概览

项目配置 #

本节将向你展示如何通过流行的构建工具 (Maven、Gradle) 配置你的项目，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。

你可以使用如下的 Maven 命令或快速启动脚本，基于原型创建一个项目。

All Flink Scala APIs are deprecated and will be removed in a future Flink version. You can still build your application in Scala, but you should move to the Java version of either the DataStream and/or Table API.

See FLIP-265 Deprecate and remove Scala API support

Maven 命令 # 

$ mvn archetype:generate                \
  -DarchetypeGroupId=org.apache.flink   \
  -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
  -DarchetypeVersion=1.17.2

这允许你命名新建的项目，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 1.17.2

你可以创建一个空项目，你需要在其中手动创建 src/main/java 和 src/main/resources 目录并开始在其中编写一些类，使用如下 Gradle 构建脚本或下面提供的快速启动脚本以获得功能齐全的启动项目。

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.DataStreamJob'
description = """Flink Quickstart Job"""
ext {
    javaVersion = '1.8'
    flinkVersion = '1.17.2'
    scalaBinaryVersion = '_2.12'
    slf4jVersion = '1.7.36'
    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()
    maven {
        url "https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots"
        mavenContent {
            snapshotsOnly()
        }
    }
}
// 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:${flinkVersion}"
    runtimeOnly "org.apache.logging.log4j:log4j-slf4j-impl:${log4jVersion}"
    runtimeOnly "org.apache.logging.log4j:log4j-api:${log4jVersion}"
    runtimeOnly "org.apache.logging.log4j:log4j-core:${log4jVersion}"
    // 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]
}

settings.gradle

rootProject.name = 'quickstart'

快速启动脚本 # 

bash -c "$(curl https://flink.apache.org/q/gradle-quickstart.sh)" -- 1.17.2 _2.12

需要哪些依赖项？ #

要开始一个 Flink 作业，你通常需要如下依赖项：

除此之外，若要开发自定义功能，你还要添加必要的第三方依赖项。

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，具体取决于你的使用场景：

你要使用的 API 你需要添加的依赖项
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

你只需将它们包含在你的构建工具脚本/描述符中，就可以开发你的作业了！

运行和打包 #

如果你想通过简单地执行主类来运行你的作业，你需要 classpath 里有 flink-runtime。对于 Table API 程序，你还需要 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。这包括打包你作业用到的连接器、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。你可以把该作业 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？ #