如何使用flink hadoop清理数据

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 进行数据清洗，必须将 Flink 与 Hadoop 集成。 以下是执行此操作的简单步骤：

添加依赖：首先确保您的Flink项目中已经添加了Hadoop相关的依赖。 将以下依赖项添加到 Maven 项目的 pom.xml 文件中：

org.apache.flink
flink-connector -hadoop_2。 11
${flink.version}

将 ${flink.version} 替换为您的 Flink 版本，示例 1.12.0。

创建Flink作业：接下来，创建Flink作业来读取和清理Hadoop上的数据。 这是一个简单的例子：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org .apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
导入组织。apache.flink.streaming.connectors.hadoop.HadoopInputFormat;
导入 org.apache.hadoop.conf.Configuration;
导入 org.apache.hadoop.fs.Path;

公共类 DataCleaningJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 设置 Hadoop 配置
Configuration hadoopConf = new Configuration();
hadoopConf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost ) :9000 ");

// 读取 Hadoop 中的数据
DataStream input = env.readFile(
new HadoopInputFormat(new Path("hdfs://localhost:9000/input"), TextInputFormat.class, hadoopConf),
"/input",
FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY,
1000
);

// 数据清理：去掉空行并转为大写
DataStream CleanData = input
.filter(new MapFunction() {
@Override
public String map(String value) 抛出异常 {
返回值 != null && !value.trim().isEmpty() ? value.toUpperCase() : null;
}
})
.filter(value -> value != null);[ h]
//将清洗后的数据写入Hadoop
CleanData.addSink(new HadoopOutputFormat(new Path("hdfs://localhost:9000/output"), TextOutputFormat.class, hadoopConf));

env.execute("数据清理工作");
}
}

此示例首先创建一个 Flink 作业，然后设置 Hadoop 配置。 接下来，使用 HadoopInputFormat 从 Hadoop 读取数据。 然后使用过滤功能删除空行并将所有文本转换为大写。 最后使用HadoopOutputFormat将清洗后的数据写入Hadoop。

请注意，此示例仅用于演示目的。 实际的数据清理操作可能会根据您的需求和数据源而有所不同。 您可以根据需要修改 Flink 作业以满足您的数据清理需求。

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