交互式编程环境：REPL
当前最著名的交互式编程环境莫属Jupyter Notebook了，程序员可以启动一个交互的Session，在这Session中编写代码、执行程序、获取结果，所见即所得。
交互式编程的优势包括：
- 快速启动一个程序：程序员不需要“编译、打包、执行”这一套复杂过程，只需要开启一个交互Session，敲下代码，直接得到结果，非常适合验证一段代码的结果。
- 直接获得程序反馈：使用
print，可以在交互环境中直接得到程序结果，无需将输出导出到文件或其他位置。
程序员敲入几行程序命令，环境可以立刻给出反馈，因此这种交互式环境非常适合调试程序，尤其对于初学者来说非常友好。交互式编程环境通常被称为REPL（Read-Eval-Print Loop），这种方式跟Linux的命令行非常相似，因此又被称为Shell。支持REPL的语言有Python、R、Matlab、Scala以及Java 9。
我之前经常使用Spark的交互式环境spark-shell，Flink基于Java和Scala，其实也是支持交互式编程的，这里推荐新人使用REPL交互式环境来上手和学习Flink。
注意，Flink的交互式编程环境只支持Scala语言，程序员可以基于Scala语言调用DataStream/DataSet API、Table API & SQL，不支持Java。另外，Flink提供了Python版本的REPL环境，不过目前Flink（1.9）的Python API只支持Table API调用。本文主要展示Scala的REPL的使用方法。
启动REPL环境
下载Flink
前往Flink Downloads页面（https://flink.apache.org/downloads.html）下载编译好的Flink程序，这里根据你的Scala版本、是否需要搭载Hadoop环境等需求来选择适合的版本，没有特殊需求的选择最近版本的Flink即可。下载的tgz包解压缩后，在bin目录下有一些Flink提供的基础工具。
注意，Flink目前对类Unix系统（Linux、macOS）比较友好，尽管Flink可以在Windows默认命令行上运行，但只限于一些基础命令，比如不支持REPL。Windows用户需要使用Cygwin、Windows Subsystem for Linux等方式来模拟Unix环境。
启动REPL
在命令行里进入Flink解压缩之后的目录，在本地启动一个Flink REPL交互式环境。
代码语言：javascript复制bin/start-scala-shell.sh local启动后，命令行中会反馈一些注意信息：
验证一下Scala的Hello World：
代码语言：javascript复制scala > 打印（“ Hello World！”）
世界您好！Scala Shell的使用
使用正确的运行环境
Flink Shell已经支持批处理和流处理两种模式。如上图所示，Flink在这个交互环境中默认提供运行环境Execution Environment，其中批处理为benv、流处理为senv。Flink是一个运行在集群上的大数据系统，需要通过运行环境这个入口与集群交互，因此运行环境是Flink程序必不可少的重要元素。
下面演示使用Scala Shell来运行一个最基础的map算子：
代码语言：javascript复制scala > val dataStream：DataStream [ Int ] = senv。fromElements（1，2，- 3，0，5，- 9，8）
dataStream：组织。阿帕奇。flink。流。api。斯卡拉（Scala）。DataStream [ Int ] = org。阿帕奇。flink。流。api。斯卡拉（Scala）。数据流@ 3013e1e8
scala > val lambda = dataStream。map（输入 => 输入 * 2）。列印（）
lambda：组织。阿帕奇。flink。流。api。数据流。DataStreamSink [ Int ] = org。阿帕奇。flink。流。api。数据流。DataStreamSink @ 4ff00844
斯卡拉> SENV。执行（“基本地图转换”）
2
4
- 6
0
10
- 18
16
res0：组织。阿帕奇。flink。api。普通的。JobExecutionResult = org。阿帕奇。flink。api。普通的。JobExecutionResult @ 7f59f4e4我创建了一个数字列表DataStream，然后使用map对每个元素乘以2，并打印出来。
注意，在流处理模式下，print不会自动触发，必须调用execute才能触发执行前面的程序。
代码拷贝
我们经常遇到的一个使用场景是从网上看到一些代码片段，需要拷贝过来验证正确性。在Scala Shell中，可以使用:paste命令进入拷贝模式，复制粘贴之后，再使用Control D按键组合退出粘贴模式。
斯卡拉>：粘贴
//进入粘贴模式（按Ctrl-D完成）
val textStreaming = senv。fromElements（
“成为或不成为-这是一个问题：-”，
“心中难免会受苦”，
“吊索和离谱财富的箭”，
“或采取行动抵御麻烦之海，”）
^ D
//退出粘贴模式，现在正在解释。
textStreaming：组织。阿帕奇。flink。流。api。斯卡拉（Scala）。DataStream [ String ] = org。阿帕奇。flink。流。api。斯卡拉（Scala）。数据流@ 62e8ef9f使用其他依赖
如果程序依赖了其他包，可以在启动Flink Scala Shell时，加上参数-a <path/to/jar>或--addclasspath <path/to/jar>。
例如，我想使用Gson来解析json数据：
代码语言：javascript复制bin / start-scala-shell.sh本地-a /Users/luweizheng/.m2/repository/com/google/code/gson/gson/2.8.5/gson-2.8.5.jar这样我就能在交互式环境中使用这个包下的各种类和方法了。
绝大多数情况下，我们可能要依赖多个不同的包，这时候需要使用maven-shade-plugin工具将所依赖包合并到一起，打成一个超级包（uber-jar），超级包内包含了这个程序所有必备的依赖。
使用Flink
Flink Scala Shell也支持扩展模式，包括独立的Flink集成和与其他应用程序共享的纱线实现。
远程链接
使用remote模式，指定JobManager的机器名（IP）和端口号：
代码语言：javascript复制bin / start-scala-shell.sh远程<主机名> <端口号>纱线
使用这个命令可以在Yarn上部署一个新的Flink集群，并使用其他参数来配置集群信息，比如`-n 2将申请2个TaskManager，其他详细使用方法可以参见下面完整使用手册。
代码语言：javascript复制
bin / start-scala-shell.sh yarn -n 2完整使用方法
代码语言：javascript复制Flink Scala壳
用法：start-scala-shell.sh [本地|远程|纱线] [选项] <args> ...
命令：本地[选项]
使用本地Flink集群启动Flink Scala Shell
-a <路径/到/罐子> | --addclasspath <路径/到/罐子>
指定在 Flink中使用的其他jar
命令：远程[选项] <主机> <端口>
启动Flink Scala Shell连接到远程集群
<主机>
远程主机名作为字符串
<端口>
远程端口为整数
-a <路径/到/罐子> | --addclasspath <路径/到/罐子>
指定在 Flink中使用的其他jar
命令：yarn [options]
启动Flink Scala外壳连接到纱线簇
-n arg | -容器 arg
要分配的YARN容器数（= TaskManagers数）
-jm arg | --jobManagerMemory arg
存储器为具有可选的单元JobManager容器（默认值：MB）
-nm <值> | --name <值>
为 YARN上的应用程序 设置自定义名称
-qu <arg> | --queue <arg>
指定YARN队列
-s <arg> | --slots <arg>
每个TaskManager的插槽数
-tm <arg> | --taskManagerMemory <arg>
每个TaskManager容器的内存，带可选单位（默认值：MB）
-a <路径/到/罐子> | --addclasspath <路径/到/罐子>
指定在 Flink中使用的其他jar
--configDir <值>
配置目录。
-h | - 救命
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