flink hadoop是如何进行数据转换的？

Apache Flink 是一个流处理框架，Hadoop 是一个分布式存储和计算框架。 要使用 Hadoop 和 Flink 进行数据转换，您必须将 Flink 与 Hadoop 集成。 以下是使用 Hadoop 和 Flink 进行数据转换的步骤：

添加依赖

在Flink项目中添加Flink和Hadoop相关依赖。 在 Maven 项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖：

org .apache .flink
flink-java
${flink.version}

org.apache.flink
flink-streaming-java_${scala.binary.version}[h ] ] ${flink .version}

org.apache.flink
flink-connector-hadoop_${scala.binary.version}
${flink.version}

org.apache.hadoop
hadoop-common
${hadoop.version}

org.apache.hadoop
hadoop-hdfs
${hadoop.version}

${flink.version} 和 ${hadoop.version} 替换为您正在使用的 Flink 和 Hadoop 版本。

创建 Flink 作业

创建 Flink 作业，读取数据源（例如 HDFS 中的文件）并进行数据转换和处理。 这是一个简单的例子：

导入org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction；
导入org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream；
导入org.apache.flink。 Streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
导入 org.apache.flink.streaming.connectors.hadoop.FlinkHadoopConsumer;
导入 org.apache.hadoop.fs.Path;

public class FlinkHadoopTransformation {

public static void main(String [] args) throws Exception {
// 创建Flink执行环境
Final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建FlinkHadoopConsumer从HDFS读取数据
FlinkHadoopConsumer hadoopConsumer = new FlinkHadoopConsumer(
new Path("hdfs://localhost:9000/input"),
new SimpleStringSchema(),
HadoopConfig.createHadoopConfiguration()
) ;

// 将 FlinkHadoopConsumer 添加到 Flink 数据流
DataStream inputStream = env.addSource(hadoopConsumer);

// 处理和转换数据
DataStreamtransformedStream = inputStream.map(new MapFunction() { [h ] @Override[ h ] public String map(String value) throws Exception {
// 此处发生数据转换和处理
return value.toUpperCase();
}
});

// 将转换后的数据写入HDFS或其他目标
transformedStream.addSink(newFlinkHadoopSink(
new Path("hdfs://localhost:9000/output"),
new SimpleStringSchema(),
HadoopConfig.createHadoopConfiguration()
));
[h ] // 启动Flink作业
env.execute("Flink Hadoop Transformation");
}
}

此示例从 HDFS 读取文本文件，将每个字符串转换为大写，然后将结果写入 HDFS。

注意：此示例使用 SimpleStringSchema，但如果需要，您可以使用其他序列化/反序列化方案。 同时，您需要根据自己的实际情况更改HDFS文件路径和配置。

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