import org.apache.flink.api.scala._ object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //第1步：建立执行环境 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //第2步：创建数据源 val text = env.readTextFile("/usr/local/hadoop/books/book/book_leixing.txt") //第3步：对数据集指定转换操作 val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split(" ") } .map { (_, 1) } .groupBy(0) .sum(1) // 第4步：输出结果 counts.print() } }

这是一个使用 Apache Flink 实现的 WordCount 程序。程序的主要逻辑分为四步：

1. 建立执行环境（Execution Environment）
2. 创建数据源，读取文本文件
3. 对数据集进行指定的转换操作，包括将文本转换为小写字母、按照单词分割、计数、分组等操作
4. 输出结果，将结果打印到控制台

这个程序可以统计指定文本文件中每个单词出现的次数。

相关问题

用scala写一段wordcount

以下是一个简单的使用Scala实现Word Count的程序：

import org.apache.flink.api.scala._

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建一个执行环境
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 读取文本文件并将每行拆分为单词
    val input = env.readTextFile("path/to/textfile")
    val words = input.flatMap(line => line.split("\\s+"))

    // 计算每个单词的出现次数
    val counts = words.map(word => (word, 1))
      .groupBy(0)
      .sum(1)

    // 打印结果
    counts.print()
  }
}

运行以上代码，可以读取指定路径下的文本文件，对文件中的每个单词进行计数，并输出每个单词出现的次数。

flink 使用scala

### 如何使用Scala开发Flink程序

#### 下载并配置环境
为了开始使用Scala进行Flink开发，首先需要获取Scala的安装文件`scala-2.11.8.zip`。可以从官方网站地址https://www.scala-lang.org/download/all.html下载所需的二进制包[^1]。

#### 创建Maven项目结构
对于基于Scala的Flink应用程序来说，推荐采用Maven作为构建工具来管理依赖关系。下面是一个典型的pom.xml文件片段：

<dependencies>
    <!-- Flink dependencies -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>

    <!-- Add other necessary libraries here -->

</dependencies>

这段XML定义了用于流处理的核心库，并指定了与特定版本Scala兼容的Flink组件。

#### 编写简单的Word Count例子
这里展示了一个基本的例子——单词计数器，在这个过程中读取文本输入源并对其中出现的不同词语的数量进行了统计:

import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    
    // 获取数据集
    val text = env.fromElements(
      "To be, or not to be, that is the question",
      "Whether 'tis nobler in the mind to suffer"
    )

    val counts = text.flatMap(_.toLowerCase.split("\\W+"))
                     .filter(_.nonEmpty)
                     .map((_, 1))
                     .keyBy(0)
                     .sum(1)

    counts.print()
    
    env.execute("Word Count Example")
  }
}

此代码创建了一个名为`env`的执行环境实例，它代表整个作业；接着通过调用方法加载了一些字符串形式的数据样本；最后实现了对这些句子中各个词频次的计算逻辑[^3]。