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一、什么是Flink

Flink是原生的流处理系统，提供high level的API。Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中，所有 的数据都看作流，是一种很好的抽象，因为这更接近于现实世界。 二、Flink安装

$git clone https://github.com/apache/flink.git$cd flink$mvn clean package -DskipTestscd build-target

用http://127.0.0.1:8081进行访问界面。

三、创建工程

$ curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash或者参考入门代码：https://github.com/wuchong/my-flink-project

四、或者另一种方式

Maven 依赖 如果您正在 Maven 项目中开发程序，则必须使用此依赖项添加 flink-clients 模块：

     
    
     org.apache.flink
      
    
     flink-clients{
  { site.scala_version_suffix }}
      
    
     1.6.0
    
   

本地环境

LocalEnvironment 是本地执行 Flink 程序的句柄。可使用他，独立或嵌入其他程序在本地 JVM 中运行Flink程序。 通过 ExecutionEnvironment.createLocalEnvironment() 方法实例化本地环境。 默认情况下，启动的本地线程数与计算机的CPU个数相同。 您也可以指定所需的并发度。 可以使用enableLogging()/disableLogging() 将本地环境日志打印到控制台。 在大多数情况下，调用 ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment() 是更好的方式。 当程序在本地启动时（在命令行界面之外），该方法返回一个 LocalEnvironment ，当使用 命令行 调用程序时，它返回一个预先配置的集群执行环境。

public static void main(String[] args) throws Exception {    ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();    DataSet
   
     data = env.readTextFile("file:///path/to/file");    data.filter(new FilterFunction
    
     () {            public boolean filter(String value) {                return value.startsWith("http://");            }        })        .writeAsText("file:///path/to/result");    JobExecutionResult res = env.execute();}
    
   

执行完成后返回的 Job ExecutionResult 对象包含程序运行时(Runtime)和累加的结果。

LocalEnvironment 还可以将自定义配置传递给 Flink。

Configuration conf = new Configuration();conf.setFloat(ConfigConstants.TASK_MANAGER_MEMORY_FRACTION_KEY, 0.5f);final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(conf);

请注意： 本地执行环境不启动任何 Web 前端来监视执行情况。

关于解决构建maven项目中报错：Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-archetype-plugin:3.0.1…:的方法 1.首先进入仓库下面repository\org\apache\maven\plugins这个目录 2.删除目录下的maven-archetype-plugin文件夹 3.重新加载

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