一、WordCount流程

 1 import org.apache.flink.streaming.api.scala._
 2 
 3 object StreamWordCount {
 4   def main(args:Array[String]):Unit={
 5     //创建流处理的执行环境
 6     val env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment;
 7 
 8     //接受一个socket文本流即创建数据源
 9     val dataStream=env.socketTextStream("localhost",7777);
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11     //对每条数据进行处理
12     val wordCountDataStream=dataStream.flatMap(_.split(" "))
13       .filter(_.nonEmpty)
14       .map(line=>(line,1))
15       .keyBy(line=>line._1)
16       .sum(1);
17 　　　//输出结果，可以直接输出也可以将处理的结果存储到外部系统中如kafka
18     wordCountDataStream.print();
19     //flink的操作是惰性的，需要启动executor。
20     env.execute("stream WC job")
21   }
22 }

二、流程解析：env —> transform —> source

（1）创建环境Environment

　　1、getExecutionEnvironment：创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。

　　val env= ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment，如果没有设置并行度，会以flink-conf.yaml中的配置为准，默认是1。

　　2、createLocalEnvironment：返回本地执行环境，需要在调用时指定默认的并行度。

　　val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(1)，返回本地执行环境，需要在调用时指定默认的并行度。

　　3、createRemoteEnvironment：返回集群执行环境，将Jar提交到远程服务器。需要在调用时指定JobManager的IP和端口号，并指定要在集群中运行的Jar包。

　　val env = ExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment("jobmanager-hostname", 6123,"C://jar//flink//wordcount.jar")

（2）transform算子操作

　　1、map：val streamMap = stream.map { x => x * 2 }

　　2、flatMap：val streamFlatMap = stream.flatMap(x=>x.split(",")) //花括号与小括号均可以。

　　3、filter：val streamFilter=stream.filter(x=>x%2==1)

　　4、keyBy：DataSet 中使用 groupBy 指定 key，而在 DataStream 中使用 keyBy 指定 key，DataStream → KeyedStream：逻辑上将一个流拆分成不相交的分区，每个分区包含具有相同hash(key)的元素。keyBy指定key的三种方法

　　　1）根据字段位置keyBy(0)，主要对tuple类型，pojo类会出错，注意：这个是相对于最外元素而言。对于tuple类型还可以指定key的位置keyBy(x=>x._1)

　　　2）根据字段名称，主要是pojo类。stream.map(x=>Person(x,2)).keyBy("name")，也可以多字段分区如keyBy("name","age")

　　　3）自定义keyselector

　　5、Reduce：KeyedStream → DataStream：一个分组数据流的聚合操作，合并当前的元素和上次聚合的结果，产生一个新的值。

　　　　val sumLambdaStream = dataStream.keyBy("name").reduce((s1, s2) => Score(s1.name, "Sum", s1.score + s2.score))

　　　　val inputDataSet=env.fromCollection(List(1,2,3,4,5)).reduce((x,y)=>x+y).print()

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　　7、

　　8、

（3）

getExecutionEnvironment

flink的DataStreamAPI