Flink读取文件数据的两种方式

本文介绍了如何使用Scala和Java两种方式在Flink中读取CSV和Text文件数据,提供了详细的操作方法,并引用了官方文档作为参考资料。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

概述:Flink数据源(Data Sources)可以来自Java collections,也可以来自文件。本文主要介绍分别使用Scala和Java从CSV、Text中读取数据的方法,更详细信息可以参阅官方文档

(1)Scala方式

/**
    * map算子
    *
    * @param env
    */
def mapFunction(env: ExecutionEnvironment): Unit = {
    import org.apache.flink.api.scala._
    val data = env.fromCollection(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))
    //    data.map((x:Int)=>x+1).print()
    //    data.map((x)=>x+1).print()
    //    data.map(x=>x+1).print()
    data.map(_ + 1).filter(_ > 5).print()
}
​
/**
    * 读取压缩文件
    *
    * @param env
    */
def readCompressionFiles(env: ExecutionEnvironment): Unit = {
    val filePath = "E:\\compression"
    env.readTextFile(filePath).print()
}
​
/**
    * 读取嵌套文件
    *
    * @param env
    */
def readRecursiveFiles(env: ExecutionEnvironment): Unit = {
    val fi
在Apache Flink中,读取配置文件并进行广播是一种常见的模式,用于将配置信息全局化地提供给Flink作业中的各个算子使用。以下是使用Java API实现这一模式的一个基本示例: 1. 首先,创建一个配置文件(比如`config.properties`),并将其放在合适的路径下。在这个文件中,你可以定义需要全局访问的配置项,例如: ``` key1=value1 key2=value2 ``` 2. 接下来,在Flink作业中读取这个配置文件,并创建一个广播状态(Broadcast State)。在Flink中,广播状态允许你将数据(如配置信息)广播到每个并行实例上,使得每个实例都能够访问。 3. 实现代码示例: ```java // 导入相关的Flink类和函数 import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.common.state.BroadcastState; import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor; import org.apache.flink.api.common.state.BroadcastState; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream; import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.BroadcastProcessFunction; import org.apache.flink.util.Collector; // 创建Flink的流执行环境 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 读取配置文件路径 Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("path", "path/to/your/config.properties"); // 将配置文件加载到配置对象中 // 创建一个广播状态描述符 final MapStateDescriptor<Void, Properties> broadcastStateDescriptor = new MapStateDescriptor<>( "config", Void.class, Properties.class); // 创建一个普通的数据流(这里以sourceFunction作为数据源) DataStream<Tuple2<String, String>> streamSource = env.addSource(new sourceFunction()); // 创建广播状态流 BroadcastStream<Properties> broadcastStream = env.fromElements(properties) .broadcast(broadcastStateDescriptor); // 将普通数据流和广播流连接起来 DataStream<Tuple2<String, String>> resultStream = streamSource.connect(broadcastStream) .process(new BroadcastProcessFunction<Tuple2<String, String>, Properties, Object>() { @Override public void processElement(Tuple2<String, String> value, ReadOnlyContext ctx, Collector<Object> out) throws Exception { // 从只上下文中获取广播状态 Properties config = ctx.getBroadcastState(broadcastStateDescriptor).get(null); // 使用配置信息处理数据,输出结果 out.collect(new Object()); } @Override public void processBroadcastElement(Properties value, Context ctx, Collector<Object> out) throws Exception { // 当接收到新的配置信息时,更新广播状态 ctx.getBroadcastState(broadcastStateDescriptor).put(null, value); } }); // 执行Flink作业 env.execute("Broadcast Flink Job"); ``` 在上面的代码中,我们定义了一个`BroadcastProcessFunction`,它有两个方法:`processElement`用于处理普通数据流中的每个元素,`processBroadcastElement`用于处理广播数据流中的每个元素。在这个例子中,我们将配置信息保存在了`ReadOnlyContext`的广播状态中,之后就可以在`processElement`方法中访问并使用这些信息了。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值