项目配置
本节将向您展示如何通过流行的构建工具 (Maven、Gradle) 配置您的项目,必要的依赖项(比如连接器和格式),以及覆盖一些高级配置主题。
每个 Flink 应用程序都依赖于一组 Flink 库。应用程序至少依赖于 Flink API,此外还依赖于某些连接器库(比如 Kafka、Cassandra),以及用户开发的自定义的数据处理逻辑所需要的第三方依赖项。
开始
要开始使用 Flink 应用程序,请使用以下命令、脚本和模板来创建 Flink 项目。
Maven
您可以使用如下的 Maven 命令或快速启动脚本,基于原型创建一个项目。
Maven 命令
$ mvn archetype:generate \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
-DarchetypeVersion=1.15.0
这允许您命名新建的项目,而且会交互式地询问 groupId、artifactId、package 的名字。
快速启动脚本
$ curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.15.0
Gradle
您可以使用如下的 Gradle 构建脚本或快速启动脚本创建一个项目。
Gradle 构建脚本
请在脚本的所在目录执行 gradle
命令来执行这些构建配置脚本。
build.gradle
plugins {
id 'java'
id 'application'
// shadow plugin to produce fat JARs
id 'com.github.johnrengelman.shadow' version '7.1.2'
}
// artifact properties
group = 'org.quickstart'
version = '0.1-SNAPSHOT'
mainClassName = 'org.quickstart.StreamingJob'
mainClassName = 'org.quickstart.StreamingJob'
description = """Flink Quickstart Job"""
ext {
javaVersion = '1.8'
flinkVersion = '1.15.0'
slf4jVersion = '1.7.32'
log4jVersion = '2.17.1'
}
sourceCompatibility = javaVersion
targetCompatibility = javaVersion
tasks.withType(JavaCompile) {
options.encoding = 'UTF-8'
}
applicationDefaultJvmArgs = ["-Dlog4j.configurationFile=log4j2.properties"]
// declare where to find the dependencies of your project
repositories {
mavenCentral()
}
// NOTE: We cannot use "compileOnly" or "shadow" configurations since then we could not run code
// in the IDE or with "gradle run". We also cannot exclude transitive dependencies from the
// shadowJar yet (see https://github.com/johnrengelman/shadow/issues/159).
// -> Explicitly define the // libraries we want to be included in the "flinkShadowJar" configuration!
configurations {
flinkShadowJar // dependencies which go into the shadowJar
// always exclude these (also from transitive dependencies) since they are provided by Flink
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: 'org.apache.logging.log4j'
}
// declare the dependencies for your production and test code
dependencies {
// --------------------------------------------------------------
// Compile-time dependencies that should NOT be part of the
// shadow (uber) jar and are provided in the lib folder of Flink
// --------------------------------------------------------------
implementation "org.apache.flink:flink-streaming-java:${flinkVersion}"
implementation "org.apache.flink:flink-clients:${flinkVersion}"
// --------------------------------------------------------------
// Dependencies that should be part of the shadow jar, e.g.
// connectors. These must be in the flinkShadowJar configuration!
// --------------------------------------------------------------
//flinkShadowJar "org.apache.flink:flink-connector-kafka:${flinkVersion}"
runtimeOnly "org.apache.logging.log4j:log4j-api:${log4jVersion}"
runtimeOnly "org.apache.logging.log4j:log4j-core:${log4jVersion}"
runtimeOnly "org.apache.logging.log4j:log4j-slf4j-impl:${log4jVersion}"
runtimeOnly "org.slf4j:slf4j-log4j12:${slf4jVersion}"
// Add test dependencies here.
// testCompile "junit:junit:4.12"
}
// make compileOnly dependencies available for tests:
sourceSets {
main.compileClasspath += configurations.flinkShadowJar
main.runtimeClasspath += configurations.flinkShadowJar
test.compileClasspath += configurations.flinkShadowJar
test.runtimeClasspath += configurations.flinkShadowJar
javadoc.classpath += configurations.flinkShadowJar
}
run.classpath = sourceSets.main.runtimeClasspath
shadowJar {
configurations = [project.configurations.flinkShadowJar]
}
settings.gradle
rootProject.name = 'quickstart'
快速启动脚本
bash -c "$(curl https://flink.apache.org/q/gradle-quickstart.sh)" -- 1.15.0 _2.12
需要哪些依赖项?
要开始一个 Flink 作业,您通常需要如下依赖项:
除此之外,若要开发自定义功能,您还要添加必要的第三方依赖项。
Flink API
Flink提供了两大 API:Datastream API 和 Table API & SQL,它们可以单独使用,也可以混合使用,具体取决于您的使用场景:
您要使用的 API | 您需要添加的依赖项 |
---|---|
DataStream | flink-streaming-java |
DataStream Scala 版 | flink-streaming-scala_2.12 |
Table API | flink-table-api-java |
Table API Scala 版 | flink-table-api-scala_2.12 |
Table API + DataStream | flink-table-api-java-bridge |
Table API + DataStream Scala 版 | flink-table-api-scala-bridge_2.12 |
您只需将它们包含在您的构建工具脚本/描述符中,就可以开发您的作业了!
运行和打包
如果您想通过简单地执行主类来运行你的作业,您需要 classpath 里有 flink-runtime
。对于 Table API 程序,您还需要 flink-table-runtime
和 flink-table-planner-loader
。
根据经验,我们建议将应用程序代码及其所有必需的依赖项打包进一个 fat/uber JAR 中。这包括打包您作业用到的连接器、格式和第三方依赖项。此规则不适用于 Java API、DataStream Scala API 以及前面提到的运行时模块,它们已经由 Flink 本身提供,不应包含在作业的 uber JAR 中。您可以把该作业 JAR 提交到已经运行的 Flink 集群,也可以轻松将其添加到 Flink 应用程序容器镜像中,而无需修改发行版。
下一步是什么?
- 要开发您的作业,请查阅 DataStream API 和 Table API & SQL;
- 关于如何使用特定的构建工具打包您的作业的更多细节,请查阅如下指南:
- 关于项目配置的高级内容,请查阅高级主题部分。