免费的网站推广怎么做效果好,wordpress 搜索不能用,关于电子商务的网站推广方案,做网站排名要懂那些⭐简单说两句⭐ ✨ 正在努力的小新~ #x1f496; 超级爱分享#xff0c;分享各种有趣干货#xff01; #x1f469;#x1f4bb; 提供#xff1a;模拟面试 | 简历诊断 | 独家简历模板 #x1f308; 感谢关注#xff0c;关注了你就是我的超级粉丝啦#xff01; 超级爱分享分享各种有趣干货 提供模拟面试 | 简历诊断 | 独家简历模板 感谢关注关注了你就是我的超级粉丝啦 以下内容仅对你可见~ 作者后端小知识CSDN后端领域新星创作者 |阿里云专家博主 CSDN个人主页后端小知识 GZH后端小知识 欢迎关注点赞收藏⭐️留言 Flink入门学习-WordCount 我们今天来编写一个Flink入门学习案例统计单词出现的次数
这里就先直接上手实践先不看枯燥的理论
IDEA方式运行
我们首先创建Flink运行环境
//设置Flink运行环境StreamExecutionEnvironment env StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();然后模拟一点数据
//从集合中读取模拟数据DataStreamString stream env.fromElements(spark flink kafka, spark sqoop flink, kakfa hadoop flink);切词做转换
stream.flatMap((String value, CollectorTuple2String,Integer out) - {//value就是每一个元素的数据System.out.println(读取内容 value);//将每一个元素按照空格切分String[] split value.split( );//遍历每一个单词for (String word : split) {//将每一个单词发送到下游out.collect(new Tuple2(word, 1));}})返回类型
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))keyby分组(按照tuple的第一个元素进行分组)
.keyBy(f-f.f0)聚合统计
.sum(1);打印结果 sum.print();最后执行execute env.execute();完整代码如下 package cn.wy.chapter02;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
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;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** author tiancx*/
public class WordCount {public static void main(String[] args) throws Exception {//设置Flink运行环境StreamExecutionEnvironment env StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//从集合中读取模拟数据DataStreamString stream env.fromElements(spark flink kafka, spark sqoop flink, kakfa hadoop flink);SingleOutputStreamOperatorTuple2String, Integer sum stream.flatMap((String value, CollectorTuple2String,Integer out) - {//value就是每一个元素的数据System.out.println(读取内容 value);//将每一个元素按照空格切分String[] split value.split( );//遍历每一个单词for (String word : split) {//将每一个单词发送到下游out.collect(new Tuple2(word, 1));}}).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)).keyBy(f-f.f0).sum(1);//打印结果sum.print();env.execute();}
}
运行看结果 提交到集群运行
启动集群后我们使用命令
flink run -c 类全限定路径名 jar文件 flink run -c cn.wy.chapter02.WordCount FlinkDemo-1.0-SNAPSHOT.jar 可以看到任务提交切运行成功了
我们进入web-ui界面
网址 http://localhost:8081/#/job/completed 界面如下图所示 可以清晰的看到任务状态是FINISHED完成
任务执行成功了我们的日志在哪看呢
我们直接去TaskManager中看 点击地址进去
这里就是结果啦
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