《Flink 源码解析》—— 源码编译运行

更新一篇知识星球里面的源码分析文章，去年写的，周末自己录了个视频，大家看下效果好吗？如果好的话，后面补录发在知识星球里面的其他源码解析文章。

前言

之前自己本地 clone 了 Flink 的源码，编译过，然后 share 到了 GitHub 上去了，自己也写了一些源码的中文注释，并且 push 到了 GitHub 上去了。这几天阿里开源了宣传已久的 Blink，结果我那个分支不能够继续 pull 下新的代码，再加上自己对 Flink 研究了也有点时间了，所以打算将这两个东西对比着来看，这样可能会学到不少更多东西，因为 Blink 是另外一个分支，所以自己干脆再重新 fork 了一份，拉到本地来看源码。

fork

执行下面命令：

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

拉取的时候找个网络好点的地方，这样速度可能会更快点。

编译

因为自己想看下 Blink 分支的代码，所以需要切换到 blink 分支来，

git checkout blink

这样你就到了 blink 分支了，接下来我们将 blink 源码编译一下，执行如下命令：

mvn clean install -Dmaven.test.skip=true -Dhadoop.version=2.7.6 -Dmaven.javadoc.skip=true -Dcheckstyle.skip=true

maven 编译的时候跳过测试代码、javadoc 和代码风格检查，这样可以减少不少时间。

注意：你的 maven 的 settings.xml 文件的 mirror 添加下面这个：(这样下载依赖才能飞起来)

<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>

执行完这个命令后，然后呢，你可以掏出手机，打开微信，搜索下微信号：zhisheng_tian , 然后点击一波添加好友，欢迎来探讨技术。

等了一波时间之后，你可能会遇到这个问题(看到不少童鞋都遇到这个问题，之前编译 Flink 的时候也遇到过)：

[ERROR] Failed to execute goal on project flink-mapr-fs: Could not resolve dependencies for project com.alibaba.blink:flink-mapr-fs:jar:1.5.1: Failure to find com.mapr.hadoop:maprfs:jar:5.2.1-mapr in http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public was cached in the local repository, resolution will not be reattempted until the update interval of nexus-aliyun has elapsed or updates are forced -> [Help 1]

如果你试了两遍都没编译通过，那么我这里就教大家一种方法（执行完编译命令后啥也没动就 OK 的请跳过，谁叫你运气这么好呢）：

在 flink-filesystems 中把 flink-mapr-fs module 给注释掉。

上图这是我给大家的忠告，特别管用。

再次执行命令编译起来就没有错误了，如果你还有其他的错误，我猜估计还是网络的问题，导致一些国外的 maven 依赖下载不下来或者不完整，导致的错误，暴力的方法就是和我一样，把这些下载不下来的依赖 module 注释掉，或者你可以像已经编译好的童鞋要下 maven 的 .m2 文件里面已经下载好了的依赖，然后复制粘贴到你的本地路径去，注意路径包名不要弄错了，这样一般可以解决所有的问题了，如果还有问题，我也无能为力了。

编译成功就长下图这样：

运行

然后我们的目录是长这样的：

标记的那个就是我们的可执行文件，就跟我们在 Flink 官网下载的一样，我们可以将它运行起来看下效果。

我把它移到了 /usr/local/blink-1.5.1 下了，个人习惯，喜欢把一些安装的软件安装在 /usr/local/ 目录下面。

目录结构和我以前的安装介绍文章类似，就是多了 batch_conf 目录，和 conf 目录是一样的东西，不知道为啥要弄两个配置文件目录，问过负责的人，没理我，哈哈哈。

那么我们接下来就是运行下 Blink，进入到 bin 目录，执行可执行文件：

./start-cluster.sh

windows 可以点击 start-cluster.bat 启动，这点对 windows 用户比较友好。

执行完后命令后，在浏览器里访问地址，http://localhost:8081/ , 出现下图这样就代表 Blink 成功启动了：

上图是开源版本的白色主题，骚气的黑色主题通过在 Flink 群里得知如何改之后，编译运行后的效果如下：

一次好奇的执行了多次上面启动命令，发现也能够正常的运行。

然后启动的日志是这样的：

说明已经启动了 9 个 Task Manager，然后看到我们页面的监控信息如下：

可以看到监控信息里面已经有 40 个可用的 slot，这是因为 Blink 默认的是一个 Task Manager 4 个 slot，我们总共启动了 10 个 Task Manager，所以才会有 40 个可用的 slot，注意：Flink 默认的配置是 1 个 Task Manager 只含有 1 个 slot，不过这个是可以自己分配的。

注意：开启了多个 Task Manager 后，要关闭的话，得执行同样次数的关闭命令：

./stop-cluster.sh

中文源码分析

https://github.com/zhisheng17/flink

配套视频解析

视频录制过程难免说错，还请大家可以指教

总结

本篇文章是《从1到100深入学习Flink》的第一篇，zhisheng 我带带大家一起如何 clone 项目源码，进行源码编译，然后运行编译后的可执行文件 blink。下篇文章会分析项目源码的结构组成。

1、《从0到1学习Flink》—— Apache Flink 介绍

2、《从0到1学习Flink》—— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门

3、《从0到1学习Flink》—— Flink 配置文件详解

4、《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍

5、《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Source ？

6、《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍

7、《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？

8、《从0到1学习Flink》—— Flink Data transformation(转换)

9、《从0到1学习Flink》—— 介绍Flink中的Stream Windows

10、《从0到1学习Flink》—— Flink 中的几种 Time 详解

11、《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 ElasticSearch

12、《从0到1学习Flink》—— Flink 项目如何运行？

13、《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 Kafka

14、《从0到1学习Flink》—— Flink JobManager 高可用性配置

15、《从0到1学习Flink》—— Flink parallelism 和 Slot 介绍

16、《从0到1学习Flink》—— Flink 读取 Kafka 数据批量写入到 MySQL

17、《从0到1学习Flink》—— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RabbitMQ

18、《从0到1学习Flink》—— 你上传的 jar 包藏到哪里去了?