springboot内嵌flink并对外部的flink组成集群

根据提供的引用内容，我们可以了解到Spring Boot是一个用于创建基于Spring的独立应用程序的框架，而Apache Flink是一个流处理框架。在Spring Boot中内嵌Flink可以让我们更方便地使用Flink进行流处理。同时，我们也可以将内嵌的Flink与外部的Flink集群进行整合，以便更好地利用Flink的分布式计算能力。

以下是实现Spring Boot内嵌Flink并对外部Flink集群进行整合的步骤：

1.在Spring Boot项目中添加Flink的依赖，例如：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
    <version>1.12.2</version>
</dependency>

2.在Spring Boot项目中创建Flink的执行环境，例如：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

3.在Spring Boot项目中编写Flink的处理逻辑，例如：

DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream<Integer> parsed = text.map(Integer::valueOf);DataStream<Integer> result = parsed.keyBy(x -> x % 10).sum(1);
result.print();

4.将Spring Boot项目打包成jar包，并在外部Flink集群中运行，例如：

./bin/flink run -c com.example.demo.Application /path/to/demo.jar

5.在外部Flink集群中启动一个SocketTextStreamSource，例如：

DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);

6.在外部Flink集群中将SocketTextStreamSource与Spring Boot项目中的处理逻辑进行整合，例如：

DataStream<Integer> parsed = text.map(Integer::valueOf);
DataStream<Integer> result = parsed.keyBy(x -> x % 10).sum(1);
result.print();

7.启动外部Flink集群，例如：

./bin/start-cluster.sh

8.启动SocketTextStreamSource，例如：

./bin/flink run -c org.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketTextStreamWordCount /path/to/examples/streaming/SocketTextStreamWordCount.jar --port 9999

通过以上步骤，我们就可以实现Spring Boot内嵌Flink并对外部Flink集群进行整合了。