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 http://localhost:8081/.

显示启动成功后，我们在浏览器访问 http://localhost:8081/可以看到flink的管理页面。

三、Flink快速体验

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