flink分析使用之一环境安装

flink是近两年风头比较强劲的一个开源的流式计算框架，也有人将其定义为第四代大数据引擎，它的主要特点是支持内存流式的高吞吐、低延迟处理（这是不是现代大数据发展的特点）；支持带有事件的窗口操作；支持有状态计算的Exactly-once语义；支持轻量级分布式快照实现的容错；在JVM内部实现了内存管理；支持迭代计算；支持具有Backpressure功能的持续流模型；支持程序自动优化等。
随着阿里投入对Flink的支持和应用，相信其在可见的未来还是会越来越重要。要想分析使用Flink，就得先安装其环境。

一、准备工作

1、源码下载

源码可以到Github上下载：

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

2、环境工具

1）JDK安装，这里不再赘述，可以上网查找。要求大于JDK8（8u51）以上。
2）开发的IDE这里使用的intel idea，官网推荐的使用是2016.2.5。安装方法是从其官网下载，可以试用30天，如果不想试用，自己找破解的方法或者直接购买官方正品。
3）Maven，直接到官网http://maven.apache.org/download.cgi下载最新，但Flink推荐的使用的是3.2.5（https://archive.apache.org/dist/maven/maven-3/3.2.5/），这里提醒一下，最好使用推荐的版本，否则有较大概率出现各种莫名的错误，吃了不少苦头。
4）Git，这个直接从官网下载或者使用apt-get即可，这个要求不特定。
5）Scala插件，这个直接在Idea的插件里搜索即可，安装成功后可以写一个测试的例子试试。如果需要安装Scala的SDK，有两种方式，一种是在IDE里创建工程时直接下载，特别慢，另外一个是直接在官网上下载SDK再安装。

二、编译

编译有两种方式：

1、IDE编译：

首先，启动IDEA并选择“导入工程”，其次，选择Flink的根目录，跳到下一个窗口后，选择“Import project from external model” and select “Maven”，继续Next直到出现JDK的选择，选择JDK8以上的即可（如果有一个会自动选择），再次Next，直到完成整个项目导入。
这时，IDEA会自动导入相关的依赖，这里可就麻烦了，由于网速的原因，这里的导入进行了将近半天，而且经常超时重复，耐心即可。如果网速好并且能翻墙，可能有十几分钟就搞定了。时间就是金钱啊。
工程导入完毕后，点击左侧的Flink工程，右键，选择“Maven”，选择“Generate Sources and Update Folders”，等待完成后，点击菜单上的Build->Make Project。
正常的情况下，会编译成功，但是需要等待一段时间，如果有错误，可以到网上查找原因，然后配置一下Pom文件即可。一般都是库不匹配。

2、命令行编译

找到刚才下载的源码目录，使用下面的命令：

1 cd flink
2 mvn clean package -DskipTests

github上讲这个需要大约十分钟，可是在虚拟机里，也是各种原因，网络，CPU导致假死了好几次，用了将近小半天才编译成功了。看来要想顺利，还是得翻墙，如果不翻墙，就得考虑在清晨或者傍晚比较好上外国网站时编译，速度快很多。

三、总结

正所谓“其作始也简,其将毕也必钜”。一步步来，从下一篇开始分析Flink的源码。