Flink Socket WordCount常见异常及解决方案

一.代码实现　

package cn.socket

import org.apache.flink.streaming.api.scala._ // 数据类型异常，动态数据引入
// import org.apache.flink.api.scala._ // 数据类型异常，静态数据引入

/**
  * Created by Administrator on 2020/3/22.
  */

object SocketWindowWordCount {
  def main(args: Array[String]) : Unit = {

    // 指定的IP和接口
    val hostname: String = "192.168.136.7"
    val port: Int = 9001

    // 获取流处理环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 获取socket计算数据
    val text: DataStream[String] = env.socketTextStream(hostname, port, '
')

    text.print()
    // wordcount
    val windowCounts = text
      .flatMap { w => w.split("\s") }
      .map(w => (w, 1))
      .keyBy(_._1)
      .sum(1)

    // 设置并行度，打印
    windowCounts.print().setParallelism(1)

    // 执行
    env.execute("Socket Window WordCount")
  }
}

二.常见异常

Error:(15, 16) could not find implicit value for evidence parameter of type org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation[String]
      .flatMap { w => w.split("\s") }
               ^

Error:(15, 16) not enough arguments for method flatMap: (implicit evidence$11: org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation[String])
org.apache.flink.streaming.api.scala.DataStream[String].
Unspecified value parameter evidence$11.
      .flatMap { w => w.split("\s") }
               ^

　　如图：

　　

　　原因分析：

　　　　在flink中的大部分算子中，并没有默认的隐式类型参数的定义，我们在使用时也没有显式地指定类型，因此会报类型异常。

三.解决方案

import org.apache.flink.streaming.api.scala._ // 数据类型异常，动态数据引入
import org.apache.flink.api.scala._ // 数据类型异常，静态数据引入