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 scala版

Flink 是一个开源的分布式流处理框架，支持实时数据流和批处理数据，并且提供了 Java 和 Scala 两种编程语言的 API。你可以使用 Scala 编写 Flink 应用程序，Scala 版本的 Flink API 在功能上和 Java 版本是一致的，只是语法上稍有不同。以下是一个使用 Scala 编写 Flink 应用程序的示例：

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val text = env.socketTextStream("localhost", 9999)
    val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split("\\W+") filter { _.nonEmpty } }
      .map { (_, 1) }
      .keyBy(0)
      .sum(1)
    counts.print()
    env.execute("Scala WordCount Example")
  }
}

这个示例程序从一个 socket 中读取文本数据流，对数据进行单词计数，并将计数结果打印到控制台。你可以根据自己的需求修改这个程序，实现各种复杂的数据处理任务。