我是靠谱客的博主 儒雅火车，这篇文章主要介绍Flink读取Kafka数据，进行流处理APi操作（wordcount，分流，合流）一、pom文件二、将Kafka作为数据源，通过Flink进行词频统计 关键词：keyBy() reduce()三、通过split和select进行分流四、通过 connect map和union 进行合流，现在分享给大家，希望可以做个参考。
文章目录
- 一、pom文件
-
- Finl跟Kafka结合的包
- 將json轉換成對象的依賴
- 剩下做需要的包，我在文章： https://blog.csdn.net/qq_44472134/article/details/104193662 中的《API操作》中提过，不知道的可以到这个网址上看看
- 二、将Kafka作为数据源，通过Flink进行词频统计 关键词：keyBy() reduce()
- 三、通过split和select进行分流
- 四、通过 connect map和union 进行合流
一、pom文件
Finl跟Kafka结合的包
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.11</artifactId> <!--kafka版本是0.11 scala版本是2.11-->
<version>1.7.0</version> <!--flink版本是1.7.0-->
</dependency>
將json轉換成對象的依賴
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.47</version>
</dependency>
剩下做需要的包，我在文章： https://blog.cs
最后
以上就是儒雅火车最近收集整理的关于Flink读取Kafka数据，进行流处理APi操作（wordcount，分流，合流）一、pom文件二、将Kafka作为数据源，通过Flink进行词频统计 关键词：keyBy() reduce()三、通过split和select进行分流四、通过 connect map和union 进行合流的全部内容，更多相关Flink读取Kafka数据，进行流处理APi操作（wordcount，分流，合流）一、pom文件二、将Kafka作为数据源，通过Flink进行词频统计内容请搜索靠谱客的其他文章。
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