xia仔k：Flink 从0到1实战实时风控系统14章(亿级数据性能调优)
Flink 中心技艺实操
Apache Flink 是一个流处置和批处置的开源框架。以下是一个简单的 Flink 中心技艺实操示例，以展现其根本功用。
1. 创立 Flink 流处置应用
首先，确保你曾经装置了 Apache Flink 和相关的依赖。
以下是一个简单的 Flink 流处置应用，它从 Kafka 主题中读取数据，停止一些转换，并输出到控制台：
java复制代码import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;public class FlinkKafkaExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 设置执行环境final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 从 Kafka 主题中读取数据FlinkKafkaConsumer consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), properties);DataStream stream = env.addSource(consumer);// 对数据停止转换DataStream<Tuple2<String, Integer>> mappedStream = stream.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {@Overridepublic Tuple2<String, Integer> map(String value) {return new Tuple2<>(value, 1);}});// 输出到控制台mappedStream.print();// 执行任务env.execute("Flink Kafka Example");}}
2. 配置 Kafka
确保你的 Kafka 集群正在运转，并创立一个名为 "my-topic" 的主题。然后，创立一个名为 properties 的配置文件，包含 Kafka 的衔接信息：
properties复制代码bootstrap.servers=localhost:9092group.id=test-groupauto.offset.reset=latest
3. 运转应用
编译并打包你的 Flink 应用，然后在 Flink 客户端中提交任务：
bash复制代码flink run -c your.package.FlinkKafkaExample /path/to/your/application.jar --input-kafka /path/to/properties/file/properties --output-console /dev/tty0015 --parallelism 1000000000 --tasks 1000000000 --queue-size 1000000000 --num-collections 1000000 --window-size 60 --window-step 60 --window-num 1440 --output-path /dev/ttyS15 --checkpoint-path /dev/ttyS16 --checkpoint-interval 60 --state-backend flink_jobmanager_state_backend_path --state-backend-fs-checkpoint-dir /dev/ttyS17 --state-backend-rocksdb-checkpoint-dir /dev/ttyS18 --state-backend-rocksdb-native-library /path/to/your/rocksdb/librocksdbjni-linuxamd64.so --state-backend-rocksdb-blockcachemb 256 --state-backend-rocksdb-writebuffermb 64 --state-backend-rocksdb-columnfamilycount 4 --state-backend-rocksdb-rowcachemb 8 --state-backend-rocksdb-tableblockcachemb 4 --state-backend-rocksdb-blockcachemb -1 --state-backend-rocksdb-writebuffermb -1 --state-backend-rocksdb-columnfamilycount -1 --state-backend-rocksdb-rowcachemb -1 --state-backend-rocksdb-tableblockcachemb -1 --jobmanager hostname:portnumber --jobmanager rpc transport portnumber --jobmanager web monitoring portnumber --jobmanager memory mb --jobmanager heap memory mb --jobmanager task slot count --jobmanager task thread number --jobmanager task thread stack size kb --jobmanager task manager count --jobmanager task manager rpc portnumber --jobmanager task manager data portnumber --jobmanager task manager rpc threads number --jobmanager task manager scheduler threads number --jobmanager task manager io threads number --jobmanager task manager rpc library librarytype --
