一、Flink介绍
Apache Flink是一个分布式流处理和批处理系统。它可以在同一框架中处理有限数据和无限数据,它还提供了强大的事件时间处理语义和低延迟的处理。Flink最初由德国柏林工业大学的一个研究小组开发,现在由Apache软件基金会维护。Apache Flink的发展速度非常快,是最受欢迎的数据处理和数据分析平台之一。
二、Flink Github主页
Flink的Github主页提供了很多有用的信息,包括Flink的源代码、文档、社区、问题处理等等。网址为https://github.com/apache/flink
三、Flink的代码结构
在Github主页的左侧导航栏中,可以看到Flink代码仓库的结构,它们分别是:
flink-addons - 包含社区成员构建的附加模块 flink-clients - 包含Flink客户端 flink-connectors - 包含与其他数据系统的连接器 flink-contrib - 包含社区成员提供的贡献 flink-core - 包含Flink的核心代码和数据结构 flink-dist - 包含二进制和源码发行版 flink-docs - 包含Flink文档 flink-end-to-end-tests - 包含端到端测试 flink-examples - 包含Flink示例程序 flink-python - 包含Python API flink-runtime - 包含Flink运行时代码 flink-scala-shell - 包含Scala Shell flink-shaded - 包含Flink中使用的第三方库和依赖项 flink-state-backends - 包含状态后端 flink-streaming-java - 包含Java API flink-table - 包含Table API flink-yarn - 包含YARN的支持 test-data - 包含测试数据 tools - 包含Flink工具
这个结构非常有用,可以快速找到所需的代码,并且对开发者来说,可以方便地贡献代码以及进行源码阅读和调试。
四、Flink的pull request处理
Flink非常欢迎社区成员进行pull request。在Github主页的右上角可以看到一个绿色的“Contributing”按钮,它包含了所有关于如何进行贡献的信息。如果你有自己的改进、修复或者新特性,可以先查看Flink的JIRA和Mailing list,如果没有类似问题,就可以开始你的个人项目,并提交pull request。
五、Flink的问题处理
Flink社区十分重视问题的解决,可以在Github主页的右上角看到一个红色的“Issue”按钮。在Flink的JIRA中,可以看到未解决的问题,可以通过提交bug报告或者待处理问题列表对问题进行记录。如果您有任何问题,您也可以在Flink邮件列表中提出。
六、Flink的社区
除了Github主页和邮件列表,Flink还拥有一个庞大的社区。在Flink的Slack频道中,社区成员可以互相分享经验,提供解决方案,提出问题和讨论。另外,Flink还提供了官方网站、Twitter和Facebook,使开发者可以随时随地与Flink社区互动交流。
七、Flink的示例程序
Flink的Github主页提供了丰富的示例程序,可以帮助我们更好地了解Flink的工作流程。这些示例包括从Kafka拉取数据到进行数据转换和处理的完整端到端工作流程的示例程序。以下是一个简单的示例程序,用于统计输入文本文件中的单词出现次数:
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataSettext = env.readTextFile("文件路径"); DataSet > counts = text.flatMap(new FlatMapFunction >() { public void flatMap(String line, Collector > out) { for (String word : line.split(" ")) { out.collect(new Tuple2 (word, 1)); } } }) .groupBy(0) .sum(1); counts.print(); env.execute("WordCount example");
八、总结
Flink的Github主页是Flink社区的灵魂,它提供了大量的信息和资源,可以帮助我们更好地理解和使用Flink。在Github上,我们可以了解Flink的结构、提交pull request、处理bug和交流分享。通过Flink的示例程序,我们可以深入了解Flink的工作流程,并在实际应用中使用Flink。Flink社区欢迎所有的开发者参与其中,为这个快速发展的平台贡献自己的智慧。