Flink 批处理：读取文件、过滤脏数据并写入 HDFS

使用 Flink 批处理读取文件、过滤脏数据并写入 HDFS

本文将介绍使用 Flink Java API 创建批处理环境，读取数据文件，过滤脏数据（替换空字段为'该字段没有数据'），并写入 HDFS 上的 MonthFile 文件夹。

代码示例

import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.io.TextOutputFormat;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.core.fs.FileSystem;

public class BatchJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建批处理环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 读取数据文件
        String inputPath = "data.txt";
        DataSet<String> input = env.readTextFile(inputPath);

        // 过滤脏数据并替换空字段
        DataSet<String> cleanedData = input.filter(new FilterFunction<String>() {
            @Override
            public boolean filter(String value) {
                // 根据数据格式进行过滤，例如判断是否有空字段等
                return true;
            }
        }).map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) {
                // 替换空字段为'该字段没有数据'
                return value.replaceAll("\s+", "\该字段没有数据\");
            }
        });

        // 存储到HDFS上的MonthFile文件夹下
        String outputPath = "hdfs://localhost:9000/MonthFile/result";
        cleanedData.writeAsText(outputPath, FileSystem.WriteMode.OVERWRITE);

        // 执行任务
        env.execute("Batch Job");
    }
}

查看结果

执行完成后，可以使用以下命令查看 HDFS 上的 MonthFile 文件夹下的结果文件：

hadoop fs -cat /MonthFile/result/*

说明

• 代码中filter函数用于过滤脏数据，具体过滤逻辑需要根据数据格式进行调整。
• 代码中map函数用于将空字段替换为'该字段没有数据'，使用正则表达式\s+匹配空白字符，并用'该字段没有数据'替换。
• 输出路径outputPath需要根据实际情况进行修改。

希望本文能够帮助您了解如何使用 Flink 批处理读取文件、过滤脏数据并写入 HDFS。