那springboot 怎么结合flink程序
时间: 2024-03-10 09:44:10 浏览: 93
要将Spring Boot和Flink结合使用,可以按照以下步骤进行:
1. 在Spring Boot应用程序中添加Flink的依赖。可以在`pom.xml`文件中添加Flink的相关依赖,例如:
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
```
2. 创建Flink的流处理程序。可以使用Flink的Java API编写数据处理代码,并在Spring Boot应用程序中调用该代码。例如:
```java
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = stream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
for (String word : value.split("\\s")) {
out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
}
}
}).keyBy(0).sum(1);
counts.print();
env.execute("Word Count");
```
在上面的代码中,我们使用Flink的Java API创建了一个简单的单词计数程序,可以从本地的9999端口接收输入数据,并输出单词计数结果。然后,我们使用`env.execute()`方法来启动该程序。
3. 在Spring Boot应用程序中添加REST API,以便管理和监视Flink流处理程序。可以使用Spring Boot的`@RestController`注解来创建REST API,例如:
```java
@RestController
@RequestMapping("/flink")
public class FlinkController {
@Autowired
private StreamExecutionEnvironment env;
@RequestMapping("/start")
public String start() throws Exception {
DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = stream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
for (String word : value.split("\\s")) {
out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
}
}
}).keyBy(0).sum(1);
counts.print();
env.execute("Word Count");
return "Flink job started.";
}
}
```
在上面的代码中,我们创建了一个`FlinkController`类,并在其中添加了一个`start()`方法,该方法可以启动我们之前创建的Flink流处理程序。然后,我们使用Spring Boot的`@RestController`和`@RequestMapping`注解将该方法暴露为REST API,可以通过`/flink/start`路径来访问该API。
4. 在Spring Boot应用程序中添加Web界面,以便监视和管理Flink流处理程序。可以使用Spring Boot的Thymeleaf模板引擎来创建Web界面,例如:
```html
<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Spring Boot + Flink</title>
</head>
<body>
<h1>Spring Boot + Flink</h1>
<form method="POST" action="/flink/start">
<button type="submit">Start Flink Job</button>
</form>
</body>
</html>
```
在上面的代码中,我们创建了一个简单的HTML页面,其中包含一个“Start Flink Job”按钮,可以用于启动我们之前创建的Flink流处理程序。我们使用Thymeleaf的模板语法来生成HTML页面。
通过以上步骤,我们就可以将Spring Boot和Flink结合使用,创建一个实时数据处理应用程序,并在Spring Boot应用程序中添加Web界面和REST API,以便监视和管理Flink流处理程序。
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