摘要：
之后，您可以添加以下代码来测试Java和scala之间的相互调用。
1.打开idea，选择new project,跳转至如下界面：
2.单击next 下一步，输入项目名称，单击finish完成
3.在项目main项目下新建scala目录，并新建文件，文件名称为 hello.scala
4.新建文件之后，进入helllo.scala文件，会弹出添加sdk，添加自己版本的scala就可以。完成之后可以新建添加如下代码，测试Java和scala之间的互相调用。
5. 在maven项目下引入如下配置：
<properties> <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target> <encoding>UTF-8</encoding> <scala.version>2.11.12</scala.version> <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version> <flink.version>1.6.1</flink.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-scala_${scala.binary.version}</artifactId> <version>${flink.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId> <version>${flink.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> </dependencies>
6.新建一个flink测试：
package it.bigdata.flink.study import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment} import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.streaming.api.scala._ //流处理 word count object SteamWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建流处理的执行环境 val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(8) //接受一个socket文本流 val inputDataStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("10.18.35.155", 777) // 进行转换处理统计 inputDataStream .flatMap(_.split(" ")) .filter(_.nonEmpty) .map((_,1)) .keyBy(0) .sum(1) .print() env.execute("word count") } }
6.1问题一
若出现 StreamExecutionEnvironment 类没有发现时，将此处，改为compile
6.2问题二
若还报错，java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.runtime.state.StateBackend
打开edit configuration ，在此处勾选即可
7. 提前进入服务器，使用nc -lk 777,然后运行第一个flink，运行效果如下
