本文基于java构建Flink1.9版本入门程序，需要Maven 3.0.4 和 Java 8 以上版本。需要安装Netcat进行简单调试。
这里简述安装过程，并使用IDEA进行开发一个简单流处理程序，本地调试或者提交到Flink上运行，Maven与JDK安装这里不做说明。
一、Flink简介Flink诞生于欧洲的一个大数据研究项目StratoSphere。该项目是柏林工业大学的一个研究性项目。早期，Flink是做Batch计算的，但是在2014年，StratoSphere里面的核心成员孵化出Flink，同年将Flink捐赠Apache，并在后来成为Apache的顶级大数据项目，同时Flink计算的主流方向被定位为Streaming，即用流式计算来做所有大数据的计算，这就是Flink技术诞生的背景。
2015开始阿里开始介入flink 负责对资源调度和流式sql的优化，成立了阿里内部版本blink在最近更新的1.9版本中,blink开始合并入flink,
未来flink也将支持java,scala,python等更多语言，并在机器学习领域施展拳脚。
二、Flink开发环境搭建首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地址如下：https://flink.apache.org/downloads.html
我们可以选择Flink与Scala结合版本，这里我们选择最新的1.9版本Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12进行下载。
Flink在Windows和Linux下的安装与部署可以查看 Flink快速入门--安装与示例运行，这里演示windows版。
安装成功后，启动cmd命令行窗口，进入flink文件夹，运行bin目录下的start-cluster.bat
$ cd flink $ cd bin $ start-cluster.bat Starting a local cluster with one JobManager process and one TaskManager process. You can terminate the processes via CTRL-C in the spawned shell windows. Web interface by default on :8081/.显示启动成功后，我们在浏览器访问 :8081/可以看到flink的管理页面。
请保证安装好了flink，还需要Maven 3.0.4 和 Java 8 以上版本。这里简述Maven构建过程。
其他详细构建方法欢迎查看：快速构建第一个Flink工程
1、搭建Maven工程使用Flink Maven Archetype构建一个工程。
$ mvn archetype:generate \ -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \ -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \ -DarchetypeVersion=1.9.0你可以编辑自己的artifactId groupId
目录结构如下：
$ tree quickstart/ quickstart/ ├── pom.xml └── src └── main ├── java │ └── org │ └── myorg │ └── quickstart │ ├── BatchJob.java │ └── StreamingJob.java └── resources └── log4j.properties在pom中核心依赖：
<dependencies> <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> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> </dependencies> 2、编写代码StreamingJob
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.util.Collector; public class StreamingJob { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStreaming = env .socketTextStream("localhost", 9999) .flatMap(new Splitter()) .keyBy(0) .timeWindow(Time.seconds(5)) .sum(1); dataStreaming.print(); // execute program env.execute("Flink Streaming Java API Skeleton"); } public static class Splitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> { @Override public void flatMap(String sentence, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception { for(String word : sentence.split(" ")){ out.collect(new Tuple2<String, Integer>(word, 1)); } } } } 3、调试程序安装netcat工具进行简单调试。
启动netcat 输入：
nc -l 9999启动程序