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

WordCount example with default input data set. Use --input to specify file input.

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何在WordCount示例中使用默认数据集并通过--input选项指定输入文件。首先，我需要回忆Flink的WordCount基本结构，以及如何通过命令行参数传递输入文件路径。

用户提到了使用默认数据集和指定输入文件两种方式，可能想知道两者的对比或具体实现方法。我需要确认Flink的WordCount示例是否自带默认数据，或者默认情况下是否使用内置的测试数据。例如，有些教程中的示例可能直接使用硬编码的文本，而用户希望替换为外部文件。

接下来，用户想通过--input选项来指定输入文件。我需要检查Flink程序的参数处理方式，通常在main方法中通过ParameterTool来处理命令行参数。例如，使用ParameterTool.fromArgs(args)获取参数，然后通过get("input")来取得文件路径。如果用户没有指定，可能需要回退到默认数据，比如示例中的一些字符串。

然后，我需要考虑代码结构。Flink的WordCount通常包括读取输入、切分单词、分组并求和这几个步骤。如果是批处理，使用ExecutionEnvironment；流处理则用StreamExecutionEnvironment。用户提供的引用中有DataStream的示例，但WordCount也有批处理的版本，所以需要明确用户需要的是批处理还是流处理。根据问题中的引用，用户给出的示例可能涉及流处理，但WordCount通常也有批处理示例，所以可能需要分别说明两种情况。

用户的问题中提到“使用默认数据集”，这可能指当不指定--input时，程序使用内置的数据。例如，在批处理中，如果没有指定输入路径，可能从某个默认文件或资源读取，或者生成一些测试数据。但在实际应用中，更常见的是用户需要指定自己的输入文件，所以需要示例如何动态地处理这两种情况。

查看用户提供的引用，引用1中的代码是流处理的WordCount，从socket读取数据。引用3提到了GroupCombine的使用，属于DataSet API，即批处理。因此，可能需要分别展示批处理和流处理的WordCount示例，并说明如何指定输入文件。

现在，我需要整合这些信息，写出一个示例代码，展示如何通过--input参数指定输入文件，并且在未指定时使用默认数据。同时，需要确保代码正确使用ParameterTool，并处理可能的异常情况，比如参数不存在时的回退。

此外，用户可能想知道如何运行这个程序，包括使用flink run命令时如何传递参数。例如，命令行中的--input hdfs://path/to/file或者本地文件路径。需要说明如何打包程序，并通过flink run命令执行，同时指定输入参数。

最后，生成相关问题，可能涉及性能优化、输入源的不同类型（如Kafka、HDFS）、结果输出方式等，基于用户提供的引用中的内容，比如引用2提到了写入Kafka，引用4提到了checkpoint和恢复，可以生成相关的问题。</think>### 使用`--input`选项指定输入文件的WordCount示例

在Apache Flink中，WordCount示例可以通过`--input`参数动态指定输入文件路径。以下为具体实现方法及代码说明：

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#### 1. **代码实现**

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 解析命令行参数
    val params = ParameterTool.fromArgs(args)
    
    // 创建执行环境
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 获取输入数据：通过--input参数指定文件，若未指定则使用默认测试数据
    val input = if (params.has("input")) {
      env.readTextFile(params.get("input"))
    } else {
      env.fromElements(
        "Hello Flink",
        "Hello World",
        "Flink is powerful"
      )
    }

    // 执行WordCount逻辑
    val counts = input
      .flatMap(line => line.split("\\s+"))
      .map(word => (word, 1))
      .groupBy(0)
      .sum(1)

    // 输出结果（默认打印到控制台）
    counts.print()
  }
}

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#### 2. **参数说明**
- **`--input <path>`**: 指定输入文件路径（支持本地文件系统或HDFS路径，如`hdfs:///data/input.txt`）
- **默认数据**: 若未指定`--input`，程序将使用内置的三行文本作为输入。

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#### 3. **运行命令**
通过Flink命令行提交作业时，使用`--input`参数指定输入文件：

bin/flink run \
  -c com.example.WordCount \
  your-job.jar \
  --input hdfs:///user/data/input.txt

若需调试，可不加`--input`参数直接运行，此时使用默认数据[^3]。

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#### 4. **核心逻辑解析**
1. **数据读取**：通过`readTextFile()`读取外部文件或`fromElements()`加载默认数据。
2. **单词切分**：`flatMap`将每行文本拆分为单词。
3. **统计计算**：`groupBy(0)`按单词分组，`sum(1)`累加计数。
4. **结果输出**：`print()`将结果输出到控制台（生产环境可替换为`writeAsText()`或写入Kafka[^2]）。

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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。