01.Flink笔记 - HelloWorld开发者社区

Flink开发环境部署配置

Flink是一个以Java及Scala作为开发语言的开源大数据项目，代码开源在github上，并使用maven来编译和构建项目。所需工具：Java、maven、Git。

本次操作是在windows环境下。

一、工具安装

Java配置（略）

maven配置

下载安装
配置环境变量
修改settings.xml设置

更改本地仓库目录，默认是C:\用户\.m2\Respository,为了避免C盘空间不够，更改到其他盘目录

<localRepository>D:\Respository</localRepository>

更改镜像仓库

<mirror>
<id>nexus-aliyun</id>
<mirrorOf>*,!jeecg,!jeecg-snapshots,!mapr-releases</mirrorOf>
<name>Nexus aliyun</name>
<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public</url>
</mirror>
<mirror>
<id>mapr-public</id>
<mirrorOf>mapr-releases</mirrorOf>
<name>mapr-releases</name>
<url>https://maven.aliyun.com/repository/mapr-public</url>
</mirror>

说明：第一个mirror使用的是aliyun提供的maven镜像仓库，能够为国内用户加速maven repository的访问

第二个最重要。由于flink中的flink-filesystems/flink-mapr-fs模块依赖mapr-releases repository提供的jar包，然而由于国内访问mapr-releases repository比较慢，而且所依赖的maprfs-5.2.1-mapr.jar 这个jar包有48MB，flink依赖中最大的一个jar包，故初次编译flink时，往往会由于下载mapr相关依赖超时导致编译失败。因此，aliyun专门有一个镜像仓库代理mapr-releases repository，以期望能让用户更容易地下载mapr相关的jar包。

aliyun提供的镜像仓库的meta信息：https://maven.aliyun.com/mvn/view

git（安装略）

二、下载Flink代码

完成以上安装配置后，我们就可以从github上下载Flink代码了。github上flink的代码仓库是https://github.com/apache/flink

（可选）国内的用户，下载github 上的代码可能比较慢，可以在hosts 中增加如下配置，可以显著提升github的下载速度：

151.101.72.133 assets-cdn.github.com
151.101.73.194 github.global.ssl.fastly.net
192.30.253.113 github.com
11.238.159.92 git.node5.mirror.et2sqa

windows的hosts目录：C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts

linux/mac则为：/etc/hosts

克隆flink原码到本地

打开一个空文件夹，右击

01.Flink笔记

打开git bash，执行

git clone https://github.com/apache/flink.git

（可选）代码下载完后，默认是在master分支，一般选择合适的发布分支使用。

git checkout release-1.7git checkout blink

三、编译flink代码

# 删除已有的build，编译flink binary
# 接着把flink binary安装在maven的local repository（默认是~/.m2/repository）中
mvn clean install -DskipTests
# 另一种编译命令，相对于上面这个命令，主要的确保是：
# 不编译tests、QA plugins和JavaDocs，因此编译要更快一些
mvn clean install -DskipTests -Dfast

另外，在一些情况下，我们可能并不想把编译后的flink binary安装在maven的local repository
下，我们可以使用下面的命令：

# 删除已有的build，编译flink binary
mvn clean package -DskipTests
# 另一种编译命令，相对于上面这个命令，主要的确保是：
# 不编译tests、QA plugins和JavaDocs，因此编译要更快一些

mvn clean package -DskipTests -Dfast

如果你需要使用指定hadoop的版本，可以通过指定“-Dhadoop.version”来设置，编译命令如下：

mvn clean install -DskipTests -Dhadoop.version=2.6.1
# 或者
mvn clean package -DskipTests -Dhadoop.version=2.6.1

这次使用的编译命令为

mvn clean package -DskipTests -Dfast

成功截图

01.Flink笔记

当成功编译完成后，上述几种编译方式最终都能在当前flink的code path下编译出完整的flink binary，可以在flink-dist/target/目录中看到

01.Flink笔记

其中有三个文件可以留意一下（在之后的章节中，继续学习flink binary的用法）：

flink binary目录，此处是flink-dist\target\flink-1.7-SNAPSHOT-bin\flink-1.7-SNAPSHOT
flink binary目录的压缩包，此处没有压缩
包含flink核心功能的jar包，此处是flink-dist/target/flink-dist_2.11-1.7-SNAPSHOT.jar

遇到的问题

问题1、编译失败，不能下载kafka-schema-registry-client-3.3.1.jar

01.Flink笔记

解决：

手动下载kafka-schema-registry-client-3.3.1.jar包，下载地址如下：

http://packages.confluent.io/maven/io/confluent/kafka-schema-registry-client/3.3.1/kafka-schema-registry-client-3.3.1.jar

手动安装缺少的kafka-schema-registry-client-3.3.1.jar包

mvn install:install-file -DgroupId=io.confluent -DartifactId=kafka-schema-registry-client -Dversion=3.3.1 -Dpackaging=jar  -Dfile=E:\bigdata_flink\packages\kafka-schema-registry-client-3.3.1.jar