Flink开发环境准备
学习一门新的编程语言时，往往会从"hello world"程序开始，而接触一套新的大数据计算框架时，则一般会从WordCount案例入手，下面以大数据中最经典入门案例WordCount为例，来编写Flink代码，Flink底层源码是基于Java代码进行开发，在Flink编程中我们除了可以使用Java语言来进行编写Flink程序外，还可以使用Scala、Python语言来进行编写Flink程序，在后文章中我们将会主要使用Java和Scala来编写Flink程序。下面来准备下Flink开发环境。
一、Flink版本
本套课程中我们采用Flink最新版本1.16.0，Flink1.16.0版本官方文档地址：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/
二、JDK环境
Flink核心模块均采用Java开发，所以运行环境需要依赖JDK,Flink可以基于类UNIX 环境中运行，例如：Linux、Max OS、Windows等，在这些系统上运行Flink时都需要配置JDK环境，Flink 1.16.0版本需要JDK版本为JDK11,目前版本也支持使用JDK8，后续版本对JDK8的支持将会移除。
考虑到Flink后期与一些大数据框架进行整合，这些大数据框架对JDK11的支持并不完善，例如：Hive3.1.3版本还不支持JDK11，所以本课程采用JDK8来开发Flink。对JDK8安装及配置不再详述。
三、开发工具
我们可以选择IntelliJ IDEA或者Eclipse作为Flink应用的开发IDE，Flink开发官方建议使用IntelliJ IDEA，因为它默认集成了Scala和Maven环境，使用更加方便，我们这门课使用IntelliJ IDEA开发工具，具体安装步骤不再详述。
四、Maven环境
通过IntelliJ IDEA进行开发Flink Application时，可以使用Maven来作为项目jar包管理工具，需要在本地安装Maven及配置Maven的环境变量，需要注意的是，Maven版本需要使用3.0.4及以上，否则编译或开发过程中会有问题。这里使用Maven 3.2.5版本。
五、Scala环境
Flink开发语言可以选择Java、Scala、Python，如果用户选择使用Scala作为Flink应用开发语言，则需要安装Scala执行环境。
在Flink1.15之前版本，如果只是使用Flink的Java api ，对于一些没有Scala模块的包和表相关模块的包需要在Maven引入对应的包中加入scala后缀，例如：flink-table-planner_2.11，后缀2.11代表的就是Scala版本。在Flink1.15.0版本后，Flink添加对opting-out（排除） Scala的支持，如果你只使用Flink的Java api，导入包也不必包含scala后缀，你可以使用任何Scala版本。如果使用Flink的Scala api，需要选择匹配的Scala版本。
从Flink1.7版本往后支持Scala 2.11和2.12版本，从Flink1.15.0版本后只支持Scala 2.12，不再支持Scala 2.11。Scala环境可以通过本地安装Scala执行环境，也可以通过Maven依赖Scala-lib引入，如果本地安装了Scala某个版本，建议在Maven中添加Scala-lib依赖。Scala2.12.8之后的版本与之前的2.12.x版本不兼容,建议使用Scala2.12.8之后版本。
六、Hadoop环境
Flink可以操作HDFS中的数据及基于Yarn进行资源调度，所以需要对应的Hadoop环境，Flink1.16.0版本支持的Hadoop最低版本为2.8.5，本课程中我们使用Hadoop3.3.4版本。关于Hadoop3.3.4版本搭建，后续文章会手把手进行搭建。
