Flink 项目配置从 0 到可部署

Hello.Reader2025-10-06 4:06

一、快速起步：用官方骨架拉起项目

Maven：Archetype 或 quickstart 脚本（二选一）

bash 复制代码 
# 方式一：Archetype（交互式填写 groupId/artifactId/package）
mvn archetype:generate \
  -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
  -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
  -DarchetypeVersion=2.1.0

# 方式二：一行脚本
curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 2.1.0

上述命令会生成一套最小可运行骨架；之后你只需要补齐依赖与打包配置。

Gradle

Gradle 没有官方一键脚本也没关系，直接新建工程并按下文添加依赖与 shadow 配置即可。

二、到底需要哪些依赖？

一个可用的 Flink 作业通常包含 3 类依赖：

  1. Flink APIs（编写作业逻辑必需）
  2. 连接器 / 格式（接入 Kafka/Cassandra/文件/JSON/Avro 等）
  3. 测试工具（本地/集成测试）

此外，你还会按需添加三方库（比如 Jackson、Guava、业务 SDK），用于 UDF/序列化/自定义逻辑。

你要用的 API 需要添加
DataStream flink-streaming-java
Table API（Java） flink-table-api-java
Table API（Scala） flink-table-api-scala_2.12
Table + DataStream（Java 桥） flink-table-api-java-bridge
Table + DataStream（Scala 桥） flink-table-api-scala-bridge_2.12

混用场景（既要 Table 也要 DataStream）记得加 bridge。

2.2 运行所需的"客户端/运行时"模块

  • 直接本地跑 main ：需要 flink-clients 在 classpath 中。
  • Table 程序 ：还需要 flink-table-runtime 与 flink-table-planner-loader。

注意：这些模块通常由 Flink 集群提供 。打包 uber JAR 时不要把它们塞进去（后文有配置）。

三、Maven 版：依赖与打包最佳实践

3.1 pom.xml 依赖示例（精简版）

xml 复制代码 
<properties>
  <java.version>17</java.version>
  <flink.version>2.1.0</flink.version>
  <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
</properties>

<dependencies>
  <!-- APIs（按需选择） -->
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-api-java</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-api-java-bridge</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
  </dependency>

  <!-- 连接器/格式（示例：Kafka + JSON） -->
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-json</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
  </dependency>

  <!-- 测试工具（按需） -->
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-test-utils-junit</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
    <scope>test</scope>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
    <artifactId>junit-jupiter</artifactId>
    <version>5.10.2</version>
    <scope>test</scope>
  </dependency>

  <!-- 本地运行 main 需要（集群环境下建议 provided） -->
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-clients</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>
  <!-- Table 程序运行时（集群提供，uber JAR 不要打入） -->
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-runtime</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner-loader</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>
</dependencies>

3.2 Maven Shade：只打"你必须带的"

目标 ：把你的应用代码 + 连接器/格式 + 三方库 打进 uber JAR；不要把集群已提供的 Flink 运行时重复打包（避免冲突与超大 JAR）。

xml 复制代码 
<build>
  <plugins>
    <!-- Java 版本 & 编译插件略 -->
    <plugin>
      <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
      <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
      <version>3.5.1</version>
      <executions>
        <execution>
          <phase>package</phase>
          <goals><goal>shade</goal></goals>
          <configuration>
            <createDependencyReducedPom>true</createDependencyReducedPom>
            <filters>
              <!-- 忽略签名元数据：防止合并冲突 -->
              <filter>
                <artifact>*:*</artifact>
                <excludes>
                  <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                  <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                  <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                </excludes>
              </filter>
            </filters>
            <!-- 避免把 flink-clients/table-runtime/planner-loader 等 provided 进来 -->
            <artifactSet>
              <excludes>
                <exclude>org.apache.flink:flink-clients</exclude>
                <exclude>org.apache.flink:flink-table-runtime</exclude>
                <exclude>org.apache.flink:flink-table-planner-loader</exclude>
              </excludes>
            </artifactSet>
            <!-- 可选：合并 SPI（例如 Kafka 序列化 SPI） -->
            <transformers>
              <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
              <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                <mainClass>com.example.YourMainClass</mainClass>
              </transformer>
            </transformers>
          </configuration>
        </execution>
      </executions>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

打包完成后得到一个 可提交的 job JAR：既包含连接器与三方依赖，又不会和集群里的 Flink 运行时"打架"。

四、Gradle 版：依赖与 Shadow 打包

4.1 build.gradle（Groovy）示例

groovy 复制代码 
plugins {
  id 'java'
  id 'com.github.johnrengelman.shadow' version '8.1.1'
}

ext {
  flinkVersion = '2.1.0'
  scalaBinary = '2.12'
}

repositories { mavenCentral() }

dependencies {
  // APIs
  implementation "org.apache.flink:flink-streaming-java:${flinkVersion}"
  implementation "org.apache.flink:flink-table-api-java:${flinkVersion}"
  implementation "org.apache.flink:flink-table-api-java-bridge:${flinkVersion}"

  // 连接器/格式
  implementation "org.apache.flink:flink-connector-kafka:${flinkVersion}"
  implementation "org.apache.flink:flink-json:${flinkVersion}"

  // 测试
  testImplementation "org.apache.flink:flink-test-utils-junit:${flinkVersion}"
  testImplementation "org.junit.jupiter:junit-jupiter:5.10.2"

  // 集群提供的运行时（标记为 compileOnly / runtimeOnly）
  compileOnly "org.apache.flink:flink-clients:${flinkVersion}"
  compileOnly "org.apache.flink:flink-table-runtime:${flinkVersion}"
  compileOnly "org.apache.flink:flink-table-planner-loader:${flinkVersion}"
}

tasks.withType(Test).configureEach {
  useJUnitPlatform()
}

jar {
  manifest {
    attributes 'Main-Class': 'com.example.YourMainClass'
  }
}

tasks.shadowJar {
  archiveClassifier.set('all')
  // 典型冲突处理
  mergeServiceFiles()
  exclude 'META-INF/*.SF', 'META-INF/*.DSA', 'META-INF/*.RSA'
}

产物为 your-artifact-all.jar（即 uber JAR），提交到集群即可运行。

五、运行与提交：本地调试 vs 集群提交

本地调试

  • 直接运行 main（IDE/CLI），确保 flink-clients 在 classpath。
  • Table 程序本地跑需 flink-table-runtime 和 flink-table-planner-loader。

集群提交（Session / Application）

bash 复制代码 
# 提交到已运行的 Session Cluster
flink run -c com.example.YourMainClass /path/to/your-app-all.jar

# Kubernetes Application 模式（示意）
flink run-application \
  -t kubernetes-application \
  -Dkubernetes.cluster-id=my-flink-app \
  -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \
  local:///opt/flink/usrlib/your-app-all.jar

六、测试与本地验证（建议）

  • 单元测试 ：flink-test-utils-junit + JUnit 5，对 UDF/函数逻辑做纯逻辑测试。
  • 集成测试 ：本地启动 mini-cluster（MiniClusterWithClientResource）或 Testcontainers + Kafka，验证端到端拓扑。
  • Schema/格式测试：给 JSON/Avro/CSV 读写器构造"好/坏样例"，避免线上解析炸裂。

七、上线自检清单（Do/Don't）

Do

  • 用 uber JAR 打包你的代码、连接器与三方库。
  • 将 flink-clients / flink-table-runtime / flink-table-planner-loader 设为 provided/compileOnly（由集群提供）。
  • Table + DataStream 混用时记得添加 bridge 依赖。
  • 统一 Flink 版本 与 连接器版本（以 Flink 为准），避免 classpath 冲突。
  • 为有状态算子设置 稳定的 UID，保障 savepoint 恢复。

Don't

  • 不要把 Flink 发行版里的核心运行时打进 uber JAR（体积暴涨 + 冲突）。
  • 不要混用不兼容的 Scala 二进制版本 （_2.11/_2.12 不能乱配）。
  • 不要在多个模块里各自 shade 同一大依赖（尽量在最上层汇总）。

八、常见坑与快速排查

  • 提交时报类冲突 / NoSuchMethodError
    → 检查是否把 flink-table-runtime/planner-loader 打进了 uber JAR；核对依赖树（mvn dependency:tree / gradle dependencies）。
  • Table 程序本地能跑，集群失败
    → 集群端是否有匹配版本的 table-runtime/planner-loader；Planner Loader 未对得上。
  • Kafka 连接器运行时报找不到类
    → 没有把 flink-connector-kafka 打进 uber JAR；或版本与 Flink 不匹配。
  • Scala 相关报错
    → 统一 _2.12，避免把 _2.11 依赖带进来。
  • JAR 超大/冷启动慢
    → 排查是否误打入 Flink 自带模块；尽量移除冗余依赖与签名元数据。
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