Flink Docker详解

一、Docker简介

Docker是一种应用容器化技术，Docker容器可以在不同的环境中运行，不需要担心环境依赖或者数据兼容问题。Docker提供了一些常见的操作系统和应用程序包，可以方便地将应用程序打包成一个容器并进行部署。Docker的镜像可以在任何支持Docker的平台上运行，而且效果都是一致的。

Docker架构包含三个部分：Docker客户端、Docker服务器和Docker镜像仓库。Docker客户端可以和Docker服务器进行交互，Docker服务器接受来自客户端的命令并执行相应的操作，包括创建、运行和停止Docker容器等。Docker镜像仓库可以保存Docker镜像，方便在多台服务器中共享同一个Docker镜像。

在Docker中，每一个Docker容器都是独立运行的进程。Docker容器可以使用镜像进行创建，镜像是一个不可变的模板，包含了运行Docker容器所需要的全部文件和环境变量。Docker容器中运行的进程都是在Docker宿主机上运行的，并且所有容器共享Docker宿主机的内核。

二、Flink简介

Flink是一个分布式流处理引擎，可以处理数据流和数据批次。Flink提供了一个面向数据流的编程模型，可以应用于大规模、高吞吐量的实时应用。Flink支持各种各样的数据源和数据格式，可以在同一个应用程序中进行实时和批处理，并且在容错性和性能方面都表现出色。

Flink的执行模型是基于流数据流和执行图之间的关系。Flink执行图是一个分布式执行计划，其中每个节点表示一个Flink算子。执行图中的每个算子负责处理数据流，并将结果发送到下一个算子。算子可以是简单的map和filter，也可以是复杂的窗口操作和Join操作。

Flink从1.11版本开始增加了Docker容器化部署的支持，Flink在官方docker仓库中提供了多个镜像，包括Flink平台镜像、任务管理器镜像、JobManager镜像。这些镜像都可以在Docker容器上运行，方便快捷地部署Flink应用程序。

三、Flink Docker运行示例

要在Docker中运行Flink，首先需要安装Docker环境。然后使用Docker运行Flink镜像，接着就可以在Flink中提交作业。以下是一个基本的示例：

1. 获取Flink镜像

docker pull flink:1.11-scala_2.12-java11

2. 启动Flink容器

docker run -it -p 8081:8081 flink:1.11-scala_2.12-java11 bin/bash

启动Flink容器后，我们可以使用命令行界面提交Flink作业。在命令行界面中，可以使用Flink提供的命令行工具来提交作业。下面是一个简单的WordCount示例：

3. 提交Flink作业

docker exec -it [container_name] /opt/flink/bin/flink run -m [jobmanager_address]:6123 -c org.apache.flink.examples.java.wordcount.WordCount /opt/flink/examples/streaming/WordCount.jar --input /tmp/words.txt --output /tmp/output.txt

在上面的命令中，我们通过Docker执行Flink容器，并使用Flink命令行工具运行WordCount作业。这个作业可以从文件中读取文本行，计算每个单词的频率，并将结果写入到另一个文件中。

四、Flink Docker编程示例

Flink提供了多种语言API，包括Java、Scala和Python。Flink还提供了多个集成开发环境，方便在开发过程中进行调试和测试。下面是一个Scala语言编写的简单例子：

1. 示例代码

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val text = env.readTextFile("file:///opt/flink/examples/streaming/WordCount/data/words.txt")
    val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split("\\W+") filter { _.nonEmpty } }
      .map { (_, 1) }
      .groupBy(0)
      .sum(1)
    counts.writeAsCsv("file:///tmp/output.csv")
    env.execute("WordCount")
  }
}

这个程序读取文件中的文本，计算每个单词的出现次数，并将结果写入到CSV文件中。Flink API提供了各种各样的转换函数，可以进行数据转换、分组聚合、窗口计算等等。这个程序使用了三个转换函数：flatMap、groupBy和sum。

2. 编译并提交作业

使用sbt工具进行编译

sbt assembly

然后提交作业到Flink集群

/opt/flink/bin/flink run -c WordCount target/scala-2.12/word-count-assembly-0.1.jar

在Docker容器中运行Flink，非常方便，可以快速部署和测试Flink应用程序。Flink的Docker支持，使得Flink应用程序开发和运行更加高效，让人印象深刻。