配置依赖、连接器、类库

    与其他运行用户自定义应用的大多数系统一样，Flink 中有两大类依赖类库

    • Flink 核心依赖：Flink 本身包含运行所需的一组类和依赖，比如协调、网络通讯、checkpoint、容错处理、API、算子(如窗口操作)、资源管理等，这些类和依赖形成了 Flink 运行时的核心。当 Flink 应用启动时，这些依赖必须可用。

    这些核心类和依赖被打包在 jar 里。它们是 Flink lib 文件夹下的一部分，也是 Flink 基本容器镜像的一部分。这些依赖类似 Java String 和 的核心类库(rt.jar, charsets.jar等)。

    Flink 核心依赖不包含连接器和类库（如 CEP、SQL、ML 等），这样做的目的是默认情况下避免在类路径中具有过多的依赖项和类。实际上，我们希望尽可能保持核心依赖足够精简，以保证一个较小的默认类路径，并且避免依赖冲突。

    • 用户应用依赖 是指特定的应用程序需要的类库，如连接器，formats等。

    用户应用代码和所需的连接器以及其他类库依赖通常被打包到 application jar 中。

    用户应用程序依赖项不需包括 Flink DataSet / DataStream API 以及运行时依赖项，因为它们已经是 Flink 核心依赖项的一部分。

    搭建一个项目: 基础依赖

    开发 Flink 应用程序需要最低限度的 API 依赖。Maven 用户，可以使用 或者Scala 项目模板来创建一个包含最初依赖的程序骨架。

    手动设置项目时，需要为 Java 或 Scala API 添加以下依赖项（这里以 Maven 语法为例，但也适用于其他构建工具（Gradle、 SBT 等））。

    注意事项: 所有这些依赖项的作用域都应该设置为 provided 。这意味着需要这些依赖进行编译，但不应将它们打包到项目生成的应用程序jar文件中– 因为这些依赖项是 Flink 的核心依赖，在应用启动前已经是可用的状态了。

    IntelliJ 上的一些注意事项: 为了可以让 Flink 应用在 IntelliJ IDEA 中运行，这些 Flink 核心依赖的作用域需要设置为 compile 而不是 provided 。否则 IntelliJ 不会添加这些依赖到 classpath，会导致应用运行时抛出 异常。为了避免声明这些依赖的作用域为 compile (因为我们不推荐这样做)，上文给出的 Java 和 Scala 项目模板使用了一个小技巧：添加了一个 profile，仅当应用程序在 IntelliJ 中运行时该 profile 才会被激活，然后将依赖作用域设置为 compile ，从而不影响应用 jar 包。

    大多数应用需要依赖特定的连接器或其他类库，例如 Kafka、Cassandra 的连接器等。这些连接器不是 Flink 核心依赖的一部分，因此必须作为依赖项手动添加到应用程序中。

    下面是添加 Kafka 0.10 连接器依赖（Maven 语法）的示例：

    我们建议将应用程序代码及其所有需要的依赖项打包到一个 jar-with-dependencies 的 jar 包中。这个打包好的应用 jar 可以提交到已经运行的 Flink 集群中，或者添加到 Flink 应用容器镜像中。

    通过 或者Scala 项目模板 创建的应用，当使用命令 mvn clean package 打包的时候会自动将应用依赖类库打包进应用 jar 包。对于不是通过上面模板创建的应用，我们推荐添加 Maven Shade Plugin 去构建应用。(下面的附录会给出具体配置)

    注意: 要使 Maven（以及其他构建工具）正确地将依赖项打包到应用程序 jar 中，必须将这些依赖项的作用域设置为 compile （与核心依赖项不同，后者作用域应该设置为 provided ）。

    Scala 版本

    Scala 版本(2.10、2.11、2.12等)互相是不兼容的。因此，依赖 Scala 2.11 的 Flink 环境是不可以运行依赖 Scala 2.12 应用的。

    所有依赖 Scala 的 Flink 类库都以它们依赖的 Scala 版本为后缀，例如 flink-streaming-scala_2.11。

    对于指定的 Scala 版本如何构建 Flink 应用可以参考 构建指南。

    一般规则：永远不需要将 Hadoop 依赖项直接添加到你的应用程序中(唯一的例外是使用 Flink 的 Hadoop 兼容包装器来处理 Hadoop 格式的输入/输出时)

    如果你想要在 Flink 应用中使用 Hadoop，你需要使用包含 Hadoop 依赖的 Flink，而非将 Hadoop 作为应用依赖进行添加。请参考

    这样设计是出于两个主要原因:

    • Flink 的反向类加载方法隐藏了核心依赖关系中的许多传递依赖关系。这不仅适用于 Flink 自己的核心依赖项，也适用于 Hadoop 在启动中存在的依赖项。通过这种方式，应用程序可以使用相同依赖项的不同版本，而不会引起依赖项的冲突（若非如此可能会引起严重依赖问题，因为 Hadoops 依赖树十分庞大。）

    如果在 IDE 内部进行开发或测试的过程中需要 Hadoop 依赖项（例如用于 HDFS 访问），请将这些依赖项的作用域设置为 test 或 provided 。

    附录：构建带有依赖的应用 jar 包模板

    可以通过下面的 shade plugin 配置来构建包含所有依赖项的应用 jar 包