使用Apache Flink的文件源目录,可以使用TextInputFormat
来读取目录中的文件,然后使用flatMap
或map
等操作处理文件中的数据。
以下是一个示例代码:
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class FileSourceDirectoryExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 设置执行环境
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置参数
final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
env.getConfig().setGlobalJobParameters(params);
// 读取文件源目录
DataStream text = env.readTextFile(params.get("input"));
// 处理文件中的数据
DataStream> counts = text
.flatMap(new Tokenizer())
.keyBy(0)
.sum(1);
// 输出结果
counts.print();
// 执行任务
env.execute("File Source Directory Example");
}
public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction> {
@Override
public void flatMap(String value, Collector> out) {
// 分割字符串
String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");
// 遍历每个单词
for (String word : words) {
if (word.length() > 0) {
// 发送单词和计数1
out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
}
}
}
}
}
在这个示例中,我们使用readTextFile
方法从指定的目录中读取文件。然后使用flatMap
方法将每行数据拆分成单词,并将单词和计数1发送给下游操作。最后,我们按单词进行分组,并使用sum
方法计算每个单词的总次数。最后,结果被打印出来。
要运行这个示例,你可以使用以下命令:
./bin/flink run -c com.example.FileSourceDirectoryExample /path/to/your/jar/file.jar --input /path/to/your/directory
其中com.example.FileSourceDirectoryExample
是你的包名和类名,/path/to/your/jar/file.jar
是你的打包后的Jar文件路径,/path/to/your/directory
是你要读取的文件源目录路径。