flink hadoop是如何进行数据压缩的？

Apache Flink 是一个流处理框架，Hadoop 是一个分布式存储和计算框架。

选择压缩算法。 首先，您需要选择一种压缩算法。 Flink 支持 Snappy、LZ4、GZIP 等多种压缩算法。 您可以根据自己的需求和场景选择合适的压缩算法。

配置Flink作业：Flink作业需要配置压缩相关参数。 下面是一个简单的示例，展示了如何在 Flink 作业中启用 Snappy 压缩。

导入 org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
导入 org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
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.kafka.FlinkKafkaConsumer;
导入org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
导入 org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Properties;
[h ]公共类 FlinkHadoopCompressionExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

属性 kafkaProperties = new Properties();
kafkaProperties. setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
kafkaProperties.setProperty("group.id", "flink_consumer");

FlinkKafkaConsumer Consumer = new FlinkKafkaConsumer( “input_topic”，新的SimpleStringSchema（）， kafkaProperties);
DataStream 流 = env.addSource(consumer);

DataStream crashStream = 流
.map(new MapFunction() {
]]@Override
public String map(String value) throws Exception {
return value; // 这只是一个例子，你实际上可能需要对数据做一些事情
}
})[h ] .compress(new SnappyCompressionCodec());

FlinkKafkaProducer 生产者 = new FlinkKafkaProducer("output_topic", new SimpleStringSchema(), kafkaProperties);
COMPLEXStream.addSink(Producer);

env.execute("Flink Hadoop 压缩示例");
}[h ]}

在这个例子中，第一个 FlinkKafkaConsumer 是 使用 compress() 方法从 Snappy 读取数据并启用 Snappy 压缩。 最后将压缩后的数据写入另一个Kafka topic。

注意：如果您使用压缩功能，请确保您的 Flink 和 Hadoop 集群支持相应的压缩算法，并且相关依赖配置正确。

以上内容摘自网络，不代表本站所有观点。 欢迎关注：zhujipindao.com