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北京的广告公司有哪些东莞网站建设优化诊断

wzjs 2025/8/1 12:08:49

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前言

单词统计【word count】是flink的最最最基础的入门案例，就如同学习java的第一堂课是运行一个hello world程序同样重要。

这里通过使用netcat发送数据来模拟无界数据流。

代码案例

在代码案例之前，我们需要先介绍一下netcat这个工具。

netcat介绍

netcat（简称nc）是一个强大的网络工具，被称之为网络瑞士军刀。他能通过TCP/UDP协议进行数据传输，支持一下核心功能

端口扫描：测试端口是否开放
数据传输：作为客户端、服务端发送或接收数据
网络调试：模拟socket服务端或客户端

这个案例中，我们就使用netcat来模拟socket服务端来发送数据。

大多数的linux发行版本默认预装了netcat，直接使用nc命令就行了

# 安装（如未预装）
sudo apt install netcat  # Debian/Ubuntu
sudo yum install nc      # CentOS/RHEL# 启动服务端（监听端口 9999）
nc -lk 9999

笔者使用的是腾讯云轻量级服务器ubuntu，已经预装了netcat，记得要在开放对应的端口权限，比如

创建maven工程

创建一个简单的maven工程，对应的pom文件如下

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.tml</groupId><artifactId>flink-demo</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><packaging>jar</packaging><name>flink-demo</name><url>http://maven.apache.org</url><properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><flink.version>1.18.0</flink.version> <!-- 根据你的 Flink 版本进行调整 --><maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target></properties><dependencies><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>3.8.1</version><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><!-- Flink Streaming API --><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><!-- Flink Table API and SQL --><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency></dependencies>
</project>

代码案例

这里的需求就是，每来了一条消息，我就按照空字符进行切分，进行统计，比如hello world这样一条消息，我会根据空格来进行切分，对hello、world分别计数为1，最后进行累加，从而实时统计单词的数量

package com.tml;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;/*** 从socket流读取数据*/
public class WordCountFromSocket {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);DataStream<String> socketTextStream = env.socketTextStream("xxx", 9999);//数据流处理SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socketTextStream.flatMap(new Tokenizer()).keyBy(t -> t.f0).sum(1);sum.print();env.execute("Socket Stream WordCount~");}
}

真正的逻辑处理是在Tokenizer类中，对应的代码如下

package com.tml;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** 自定义 FlatMapFunction 实现单词拆分*/
public class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String,Integer>> {@Overridepublic void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {//按照空格或者制表符分割单词String[] words = s.split("\\s+");for (String word : words) {collector.collect(new Tuple2<>(word, 1));}}
}