在Ubuntu系统下提交Flink任务,需要遵循以下步骤:
安装Java环境:
Flink依赖于Java运行环境,因此首先需要确保你的系统中已经安装了Java。可以使用以下命令检查Java是否已安装:
java -version
如果没有安装Java,可以使用以下命令安装OpenJDK:
sudo apt update
sudo apt install openjdk-11-jdk
下载并解压Flink:
从Flink官方网站(https://flink.apache.org/downloads.html)下载所需版本的Flink,然后在Ubuntu系统上解压:
wget https://downloads.apache.org/flink/flink-1.14.0/flink-1.14.0-bin-scala_2.11.tgz
tar xzf flink-1.14.0-bin-scala_2.11.tgz
cd flink-1.14.0
配置Flink:
根据实际需求,修改Flink的配置文件(位于conf
目录下),例如flink-conf.yaml
、masters
和workers
等。
启动Flink集群:
在完成配置后,可以使用以下命令启动Flink集群:
bin/start-cluster.sh
你可以通过访问Web UI(默认地址为http://localhost:8081)来查看集群状态。
编写Flink任务:
使用Java、Scala或Python编写Flink任务。这里以Java为例,创建一个简单的WordCount任务:
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
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.util.Collector;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> text = env.fromElements("Hello Flink", "Hello World");
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = text
.flatMap(new Tokenizer())
.keyBy(0)
.sum(1);
counts.print();
env.execute("WordCount Example");
}
public static class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
String[] tokens = value.toLowerCase().split("\\W+");
for (String token : tokens) {
if (token.length() > 0) {
out.collect(new Tuple2<>(token, 1));
}
}
}
}
}
编译和打包Flink任务:
将编写好的Flink任务编译并打包成JAR文件。例如,如果你使用Maven或Gradle构建项目,可以使用以下命令生成JAR文件:
mvn clean package
提交Flink任务:
使用Flink的命令行工具提交任务到集群。假设你的任务JAR文件名为wordcount.jar
,可以使用以下命令提交任务:
bin/flink run -c com.example.WordCount wordcount.jar
其中-c
选项指定了任务的主类名。
完成以上步骤后,Flink任务将在Ubuntu系统下的集群上运行。