- Java 项目模板
- 构建工具
- Maven
- 环境要求
- 创建项目
- 检查项目
- 构建项目
- Gradle
- 环境要求
- 创建项目
- 检查项目
- 构建项目
- 下一步
Java 项目模板
构建工具
Flink项目可以使用不同的构建工具进行构建。为了能够快速入门,Flink 为以下构建工具提供了项目模版:
- Maven
- Gradle
这些模版可以帮助你搭建项目结构并创建初始构建文件。
Maven
环境要求
唯一的要求是使用 Maven 3.0.4 (或更高版本)和安装 Java 8.x。
创建项目
使用以下命令之一来 创建项目:
- 使用 Maven archetypes
- 运行 quickstart 脚本
$ mvn archetype:generate \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
-DarchetypeVersion=1.9.0
这种方式允许你为新项目命名。它将以交互式的方式询问你项目的 groupId、artifactId 和 package 名称。
$ curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.9.0
检查项目
项目创建后,工作目录将多出一个新目录。如果你使用的是 curl 方式创建项目,目录名为 quickstart
;如果你使用的是 Maven archetypes 方式创建项目,则目录名为你指定的 artifactId
:
$ tree quickstart/
quickstart/
├── pom.xml
└── src
└── main
├── java
│ └── org
│ └── myorg
│ └── quickstart
│ ├── BatchJob.java
│ └── StreamingJob.java
└── resources
└── log4j.properties
示例项目是一个 Maven project,它包含了两个类:StreamingJob 和 BatchJob 分别是 DataStream and DataSet 程序的基础骨架程序。main 方法是程序的入口,既可用于IDE测试/执行,也可用于部署。
我们建议你将 此项目导入IDE 来开发和测试它。IntelliJ IDEA 支持 Maven 项目开箱即用。如果你使用的是 Eclipse,使用m2e 插件 可以导入 Maven 项目。一些 Eclipse 捆绑包默认包含该插件,其他情况需要你手动安装。
请注意:对 Flink 来说,默认的 JVM 堆内存可能太小,你应当手动增加堆内存。在 Eclipse 中,选择 Run Configurations -> Arguments
并在 VM Arguments
对应的输入框中写入:-Xmx800m
。在 IntelliJ IDEA 中,推荐从菜单 Help | Edit Custom VM Options
来修改 JVM 选项。有关详细信息,请参阅这篇文章。
构建项目
如果你想要 构建/打包你的项目,请在项目目录下运行 ‘mvn clean package
’ 命令。命令执行后,你将 找到一个JAR文件,里面包含了你的应用程序,以及已作为依赖项添加到应用程序的连接器和库:target/<artifact-id>-<version>.jar
。
注意: 如果你使用其他类而不是 StreamingJob 作为应用程序的主类/入口,我们建议你相应地修改 pom.xml
文件中的 mainClass
配置。这样,Flink 可以从 JAR 文件运行应用程序,而无需另外指定主类。
Gradle
环境要求
唯一的要求是使用 Gradle 3.x (或更高版本) 和安装 Java 8.x 。
创建项目
使用以下命令之一来 创建项目:
- Gradle 示例
- 运行 quickstart 脚本
- build.gradle
- settings.gradle
buildscript {
repositories {
jcenter() // this applies only to the Gradle 'Shadow' plugin
}
dependencies {
classpath 'com.github.jengelman.gradle.plugins:shadow:2.0.4'
}
}
plugins {
id 'java'
id 'application'
// shadow plugin to produce fat JARs
id 'com.github.johnrengelman.shadow' version '2.0.4'
}
// artifact properties
group = 'org.myorg.quickstart'
version = '0.1-SNAPSHOT'
mainClassName = 'org.myorg.quickstart.StreamingJob'
description = """Flink Quickstart Job"""
ext {
javaVersion = '1.8'
flinkVersion = '1.9.0'
scalaBinaryVersion = '2.11'
slf4jVersion = '1.7.7'
log4jVersion = '1.2.17'
}
sourceCompatibility = javaVersion
targetCompatibility = javaVersion
tasks.withType(JavaCompile) {
options.encoding = 'UTF-8'
}
applicationDefaultJvmArgs = ["-Dlog4j.configuration=log4j.properties"]
task wrapper(type: Wrapper) {
gradleVersion = '3.1'
}
// declare where to find the dependencies of your project
repositories {
mavenCentral()
maven { url "https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots/" }
}
// 注意:我们不能使用 "compileOnly" 或者 "shadow" 配置,这会使我们无法在 IDE 中或通过使用 "gradle run" 命令运行代码。
// 我们也不能从 shadowJar 中排除传递依赖(请查看 https://github.com/johnrengelman/shadow/issues/159)。
// -> 显式定义我们想要包含在 "flinkShadowJar" 配置中的类库!
configurations {
flinkShadowJar // dependencies which go into the shadowJar
// 总是排除这些依赖(也来自传递依赖),因为 Flink 会提供这些依赖。
flinkShadowJar.exclude group: 'org.apache.flink', module: 'force-shading'
flinkShadowJar.exclude group: 'com.google.code.findbugs', module: 'jsr305'
flinkShadowJar.exclude group: 'org.slf4j'
flinkShadowJar.exclude group: 'log4j'
}
// declare the dependencies for your production and test code
dependencies {
// --------------------------------------------------------------
// 编译时依赖不应该包含在 shadow jar 中,
// 这些依赖会在 Flink 的 lib 目录中提供。
// --------------------------------------------------------------
compile "org.apache.flink:flink-java:${flinkVersion}"
compile "org.apache.flink:flink-streaming-java_${scalaBinaryVersion}:${flinkVersion}"
// --------------------------------------------------------------
// 应该包含在 shadow jar 中的依赖,例如:连接器。
// 它们必须在 flinkShadowJar 的配置中!
// --------------------------------------------------------------
//flinkShadowJar "org.apache.flink:flink-connector-kafka-0.11_${scalaBinaryVersion}:${flinkVersion}"
compile "log4j:log4j:${log4jVersion}"
compile "org.slf4j:slf4j-log4j12:${slf4jVersion}"
// Add test dependencies here.
// testCompile "junit:junit:4.12"
}
// make compileOnly dependencies available for tests:
sourceSets {
main.compileClasspath += configurations.flinkShadowJar
main.runtimeClasspath += configurations.flinkShadowJar
test.compileClasspath += configurations.flinkShadowJar
test.runtimeClasspath += configurations.flinkShadowJar
javadoc.classpath += configurations.flinkShadowJar
}
run.classpath = sourceSets.main.runtimeClasspath
jar {
manifest {
attributes 'Built-By': System.getProperty('user.name'),
'Build-Jdk': System.getProperty('java.version')
}
}
shadowJar {
configurations = [project.configurations.flinkShadowJar]
}
rootProject.name = 'quickstart'
bash -c "$(curl https://flink.apache.org/q/gradle-quickstart.sh)" -- 1.9.0 2.11
这种方式允许你为新项目命名。它将以交互式的方式询问你的项目名称、组织机构(也用于包名)、项目版本、Scala 和 Flink 版本。
检查项目
根据你提供的项目名称,工作目录中将多出一个新目录,例如 quickstart
:
$ tree quickstart/
quickstart/
├── README
├── build.gradle
├── settings.gradle
└── src
└── main
├── java
│ └── org
│ └── myorg
│ └── quickstart
│ ├── BatchJob.java
│ └── StreamingJob.java
└── resources
└── log4j.properties
示例项目是一个 Gradle 项目,它包含了两个类:StreamingJob 和 BatchJob 是 DataStream 和 DataSet 程序的基础骨架程序。main 方法是程序的入口,即可用于IDE测试/执行,也可用于部署。
我们建议你将 此项目导入你的 IDE 来开发和测试它。IntelliJ IDEA 在安装 Gradle
插件后支持 Gradle 项目。Eclipse 则通过 Eclipse Buildship 插件支持 Gradle 项目(鉴于 shadow
插件对 Gradle 版本有要求,请确保在导入向导的最后一步指定 Gradle 版本 >= 3.0)。你也可以使用 Gradle’s IDE integration 从 Gradle 创建项目文件。
请注意:对 Flink 来说,默认的 JVM 堆内存可能太小,你应当手动增加堆内存。在 Eclipse中,选择 Run Configurations -> Arguments
并在 VM Arguments
对应的输入框中写入:-Xmx800m
。在 IntelliJ IDEA 中,推荐从菜单 Help | Edit Custom VM Options
来修改 JVM 选项。有关详细信息,请参阅此文章。
构建项目
如果你想要 构建/打包项目,请在项目目录下运行 ‘gradle clean shadowJar
’ 命令。命令执行后,你将 找到一个 JAR 文件,里面包含了你的应用程序,以及已作为依赖项添加到应用程序的连接器和库:build/libs/<project-name>-<version>-all.jar
。
注意: 如果你使用其他类而不是 StreamingJob 作为应用程序的主类/入口,我们建议你相应地修改 build.gradle
文件中的 mainClassName
配置。这样,Flink 可以从 JAR 文件运行应用程序,而无需另外指定主类。
下一步
开始编写应用!
如果你准备编写流处理应用,正在寻找灵感来写什么,可以看看流处理应用程序教程
如果你准备编写批处理应用,正在寻找灵感来写什么,可以看看批处理应用程序示例
有关 API 的完整概述,请查看DataStream API 和DataSet API 章节。
在这里,你可以找到如何在 IDE 之外的本地集群中运行应用程序。
如果你有任何问题,请发信至我们的邮箱列表,我们很乐意提供帮助。