我们先从wordcount程序说起
下面是一段使用 Flink 实现的 WordCount 代码

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

object WordCount {
 def main(args: Array[String]): Unit = {
   val env = 
      StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
   val text = env.readTextFile("d://1.txt")
   val counts : DataStream[(String,Int)] = text
     .flatMap(_.toLowerCase.split(" "))
     .filter(_.nonEmpty)
     .map((_,1))
     .keyBy(0)
     .sum(1)
   counts.print()
   env.execute("WordCount")
 }
}

整个 flink 程序一共有五步，分别是：创建 Flink 执行环境、创建或加载数据、对数据集进行转换操作、指定计算结果输出位置、调用execute方法触发执行。

下面依次来讲这五个步骤（分两篇文章讲完）

（1）Execution Environment
运行 Flink 程序第一步就是要获取相应的执行环境，决定程序在什么地方执行（本地或者集群上），同时不同的运行环境决定了应用的类型，批量处理作业（ExecutionEnvironment）还是流式处理作业（StreamExecutionEnvionment）。

自动选择环境，如果是在本地执行，则创建本地执行环境，如果是在集群执行，则创建集群执行环境

StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

指定并行度，并创建本地执行环境

StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(5)

批处理也是一样：

自动选择环境

ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

指定并行度，创建本地环境

ExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(5)

（2）初始化数据
Flink 提供了不同的数据接口完成数据的初始化，将数据转换为 DataStream 或 DataSet 数据集。

如下的代码，把本地的文本文件读取为 DataStream

val text:DataStream[String] = env.readTextFile("d://1.txt")

Flink 提供了多种数据连接器，用来读取外部数据源数据，比如 kafka，es，hdfs 等等，后续会重点讲。

（3）执行转换操作

数据转换，就是把从输入数据得到的 DataStream 转换成其他数据。
Flink 内置了很多的算子，比如 map、flatMap、filter、keyBy等，我们只需要定义每个算子的逻辑即可。

比如我们的wordcount的代码：
flatMap算子，输入是数组，输出是元素。就是把数组压扁成一个个元素。这里先把每行变成小写，然后按空格切分，输入是一行数据，输出是多个切分后的 单词

.flatMap(_.toLowerCase.split(" "))

filter 过滤算子，留下满足条件的。这里过滤掉空的单词

.filter (_.nonEmpty)

map 算子，一对一转换，输入是一个单词，输出是一个元组（单词，1）

.map((_,1))

按照指定 key 对数据重分区

.keyBy(0)

执行求和操作

.sum(1)

这里，我们只需要传入相应的 Lambda 表达式，就能完成 Function 的定义

特殊情况下，用户也可以通过实行 Function 接口来完成定义数据处理逻辑。然后将定义好的 Function 应用在对应的算子中即可

（1）通过创建 Class 实行 Function 接口

val counts : DataStream[(String,Int)] = text.map(new MyMapFunction)

class MyMapFunction extends MapFunction[String,String] {
 override def map(value: String): String = value.toUpperCase
}

如下我们自己定义了转换大写的 Function，调用 map 的时候，实例化一个传进去即可
（2）创建匿名类实现 Function 接口

val counts : DataStream[(String,Int)] = text.map(
new MapFunction[String,String] {
 override def map(value: String): String = value.toUpperCase()
})

这里我们没有创建类，而是 new 了一个接口，实现了接口实现的方法

（3）通过实现 RichFunction 接口

RichFunction 接口有
open 方法
close方法
getRuntimeContext 方法
getIterationRuntimeContext 方法
setRuntimeContext方法