前言碎语

昨天博主写了《windows环境下flink入门demo实例》实现了官方提供的最简单的单词计数功能，今天升级下，将数据源从socket流换成生产级的消息队列kafka来完成一样的单词计数功能。本文实现的重点主要有两个部分，一是kafka环境的搭建，二是如何使用官方提供的flink-connector-kafka_2.12来消费kafka消息，其他的逻辑部分和上文类似。

进入正题

本篇博文涉及到的软件工具以及下载地址：

Apache Flink ：https://flink.apache.org/downloads.html ，请下载最新版1.7.x，选择单机版本

kafka：http://kafka.apache.org/downloads ，请下载最新的2.1.0

第一步：安装kafka，并验证

从上面的下载地址选择二进制包下载后是个压缩包，解压后的目录如下：

进入binwindows下，找到kafka-server-start.bat和zookeeper-server-start.bat。配置文件在config目录下，主要配置一些日志和kafka server和zookeeper，都默认就好。如果你本地已经有zk的环境，就可以忽略zk，不然按照下面的步骤执行即可。

1. 启动zk服务

执行：zookeeper-server-start.bat ....configzookeeper.properties

2.启动kafka服务

执行：kafka-server-start.bat ....configserver.properties

3.创建test主题

执行：kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

4.查看上一步的主题是否创建成功，成功的话控制台会输出test

执行：kafka-topics.bat --list --zookeeper localhost:2181

5.订阅test主题消息

执行：kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning

6.发布消息

执行：kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic test

以上步骤成功后，我们需要验证下是否都成功了。在第六条指令的窗口中输入abc。如果在第5个指令窗口输出了就代表kafka环境ok了。然后可以关掉第5个指令窗口，下面就让Flink来消费kafka的消息

第二步：编写消费kafka消息的Flink job

基础步骤参考《windows环境下flink入门demo实例》一文。唯一的区别就是因为要消费kafka中的数据，所以需要引入一个kafka连接器，官方已提供到maven仓库中，引入最新版本即可，如下：

org.apache.flink    flink-connector-kafka_2.12    1.7.1

然后新建一个KafkaToFlink类 ，代码逻辑和昨天的一样，都是从一段字符串中统计每个词语出现的次数，这个场景比较像我们的热搜关键字，我标题简化为热词统计了。主要的代码如下：

/** * Created by kl on 2019/1/30. * Content :消费kafka数据 */public class KafkaToFlink {    public static void main(String[] args) throws Exception {        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();        env.enableCheckpointing(5000);        /**         * 这里主要配置KafkaConsumerConfig需要的属性，如：         * --bootstrap.servers localhost:9092 --topic test --group.id test-consumer-group         */        ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);        DataStream dataStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer(parameterTool.getRequired("topic"), new SimpleStringSchema(), parameterTool.getProperties()));        DataStream windowCounts = dataStream.rebalance().flatMap(new FlatMapFunction() {            public void flatMap(String value, Collector out) {                System.out.println("接收到kafka数据：" + value);                for (String word : value.split("s")) {                    out.collect(new WordWithCount(word, 1L));                }            }        }).keyBy("word")                .timeWindow(Time.seconds(2))                .reduce(new ReduceFunction() {                    public WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) {                        return new WordWithCount(a.word, a.count + b.count);                    }                });        windowCounts.print().setParallelism(1);        env.execute("KafkaToFlink");    }}

注意下这个地方：ParameterTool.fromArgs(args);我们所有的关于KafkaConsumerConfig的配置，都是通过启动参数传入的，然后Flink提供了一个从args中获取参数的工具类。这里需要配置的就三个信息，和我们在命令窗口创建订阅一样的参数即可

第三步：验证Flink job是否符合预期

将应用打成jar包后通过Flink web上传到Flink Server。然后，找到你提交的job，输入如下的启动参数，提交submit即可：

成功运行的job的页面如下图，如果下图框框中的指标一直在转圈圈，那么很有可能是因为你运行了其他的job，导致Available Task Slots不够用了。

默认的Flink的Slots配置是1，当出现任务插槽不够用时，上图圈圈转一会就会失败，然后打开job manager 点击log就可以看到job因为没有可用的任务插槽而失败了。

org.apache.flink.runtime.jobmanager.scheduler.NoResourceAvailableException: Could not allocate all requires slots within timeout of 300000 ms. Slots required: 2, slots allocated: 0at org.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph.lambda$scheduleEager$3(ExecutionGraph.java:991)at java.util.concurrent.CompletableFuture.uniExceptionally(CompletableFuture.java:870)at java.util.concurrent.CompletableFuture$UniExceptionally.tryFire(CompletableFuture.java:852)at java.util.concurrent.CompletableFuture.postComplete(CompletableFuture.java:474)at java.util.concurrent.CompletableFuture.completeExceptionally(CompletableFuture.java:1977)at org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$ResultConjunctFuture.handleCompletedFuture(FutureUtils.java:535)at java.util.concurrent.CompletableFuture.uniWhenComplete(CompletableFuture.java:760)at java.util.concurrent.CompletableFuture$UniWhenComplete.tryFire(CompletableFuture.java:736)at java.util.concurrent.CompletableFuture.postComplete(CompletableFuture.java:474)at java.util.concurrent.CompletableFuture.completeExceptionally(CompletableFuture.java:1977)at org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$1.onComplete(FutureUtils.java:772)at akka.dispatch.OnComplete.internal(Future.scala:258)at akka.dispatch.OnComplete.internal(Future.scala:256)at akka.dispatch.japi$CallbackBridge.apply(Future.scala:186)at akka.dispatch.japi$CallbackBridge.apply(Future.scala:183)at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.run(Promise.scala:36)at org.apache.flink.runtime.concurrent.Executors$DirectExecutionContext.execute(Executors.java:83)at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.executeWithValue(Promise.scala:44)at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.tryComplete(Promise.scala:252)at akka.pattern.PromiseActorRef.$bang(AskSupport.scala:534)at akka.pattern.PipeToSupport$PipeableFuture$$anonfun$pipeTo$1.applyOrElse(PipeToSupport.scala:20)at akka.pattern.PipeToSupport$PipeableFuture$$anonfun$pipeTo$1.applyOrElse(PipeToSupport.scala:18)at scala.concurrent.Future$$anonfun$andThen$1.apply(Future.scala:436)at scala.concurrent.Future$$anonfun$andThen$1.apply(Future.scala:435)at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.run(Promise.scala:36)at akka.dispatch.BatchingExecutor$AbstractBatch.processBatch(BatchingExecutor.scala:55)at akka.dispatch.BatchingExecutor$BlockableBatch$$anonfun$run$1.apply$mcV$sp(BatchingExecutor.scala:91)at akka.dispatch.BatchingExecutor$BlockableBatch$$anonfun$run$1.apply(BatchingExecutor.scala:91)at akka.dispatch.BatchingExecutor$BlockableBatch$$anonfun$run$1.apply(BatchingExecutor.scala:91)at scala.concurrent.BlockContext$.withBlockContext(BlockContext.scala:72)at akka.dispatch.BatchingExecutor$BlockableBatch.run(BatchingExecutor.scala:90)at akka.dispatch.TaskInvocation.run(AbstractDispatcher.scala:39)at akka.dispatch.ForkJoinExecutorConfigurator$AkkaForkJoinTask.exec(AbstractDispatcher.scala:415)at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinTask.doExec(ForkJoinTask.java:260)at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool$WorkQueue.runTask(ForkJoinPool.java:1339)at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool.runWorker(ForkJoinPool.java:1979)at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinWorkerThread.run(ForkJoinWorkerThread.java:107)

上面的问题可以通过修改conf/flink-conf.yaml中的taskmanager.numberOfTaskSlots来设置，具体指单个TaskManager可以运行的并行操作员或用户功能实例的数量。如果此值大于1，则单个TaskManager将获取函数或运算符的多个实例。这样，TaskManager可以使用多个CPU内核，但同时，可用内存在不同的操作员或功能实例之间划分。此值通常与TaskManager的计算机具有的物理CPU核心数成比例(例如，等于核心数，或核心数的一半)。当然，如果你修改了配置文件，Flink Server是需要重启的。重启成功后，可以在大盘看到，如下图箭头：

一切就绪后，在kafka-console-producer窗口中输入字符串回车，就会在flink job窗口中看到相关的信息了，效果前文一样，如图：

文末结语

本文算昨天hello wrod入门程序的升级版，实现了消费kafka中的消息来统计热词的功能。后面生产环境也打算使用kafka来传递从mysql binlog中心解析到的消息，算是一个生产实例的敲门砖吧。正如博主昨天所说的，落地的过程肯定会有很多问题，像上面的taskmanager.numberOfTaskSlots的设置。后面会继续将我们落地过程中的问题记录下来，欢迎关注凯京科技一起交流。