4.2、Flink任务怎样读取文件中的数据-Toy模板网

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1、前言

2、readTextFile（已过时，不推荐使用）

3、readFile（已过时，不推荐使用）

4、fromSource(FileSource) 推荐使用

1、前言

思考: 读取文件时可以设置哪些规则呢？

1. 文件的格式(txt、csv、二进制...)

2. 文件的分隔符(按\n 分割)

3. 是否需要监控文件变化(一次读取、持续读取)

基于以上规则，Flink为我们提供了非常灵活的读取文件的方法

2、readTextFile（已过时，不推荐使用）

语法说明:

定义:
    def readTextFile(filePath: String): DataStream[String]
    def readTextFile(filePath: String, charsetName: String)

功能:
    1.读取文本格式的文件
    2.按行读取(\n为分隔符)，每行数据被封装为 DataStream 的一个元素
    3.可以指定字符集(默认为UDF-8)
    4.文件只会读取一次

源码分析：
    public DataStreamSource<String> readTextFile(String filePath, String charsetName) {

        // 初始化 TextInputFormat对象
        TextInputFormat format = new TextInputFormat(new Path(filePath));  
        // 指定路径过滤器(使用默认过滤器)
        format.setFilesFilter(FilePathFilter.createDefaultFilter());  
        // 指定Flink中的数据类型    
        TypeInformation<String> typeInfo = BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO; 
        // 指定字符集
        format.setCharsetName(charsetName);     
                                   
        // 调用 readFile 方法
        return readFile(format, filePath, FileProcessingMode.PROCESS_ONCE, -1, typeInfo); 
    }

代码示例:

    public static void readTextFile() throws Exception {
        /*
         * TODO 功能说明
         *   readTextFile(path) - 读取文本文件(一次读取)，例如遵守 TextInputFormat 规范的文件，逐行读取并将它们作为字符串返回。
         * */
        // 1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2.将文本文件作为数据源
        env.readTextFile("data/1.txt").setParallelism(4).print();

        // 3.触发程序执行
        env.execute();
    }

3、readFile（已过时，不推荐使用）

语法说明:

定义:
    def readFile[T: TypeInformation](
        inputFormat: FileInputFormat[T],
        filePath: String,
        watchType: FileProcessingMode,
        interval: Long): DataStream[T] = {
      val typeInfo = implicitly[TypeInformation[T]] // 隐私转换(将java 数据类型 转换为 Flink数据类型)
      asScalaStream(javaEnv.readFile(inputFormat, filePath, watchType, interval, typeInfo))
    }

参数:
    inputFormat : 指定 FileInputFormat 实现类(根据文件类型 选择相适应的实例)
    filePath    : 指定 文件路径
    watchType   : 指定 读取模式(提供了2个枚举值)
                       PROCESS_ONCE ：只读取一次
                       PROCESS_CONTINUOUSLY ：按照指定周期扫描文件
    interval    : 指定 扫描文件的周期(单位为毫秒)

功能:
    按照 指定的 文件格式 和 读取方式 读取数据

4.2、Flink任务怎样读取文件中的数据,# Flink API 使用技巧,flink,python,前端 — **FileInputFormat 的实现类**

代码示例:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-635748.html

    public static void readFile() throws Exception {
        /*
         * TODO 功能说明
         *    readFile(fileInputFormat, path) - 按照指定的文件输入格式读取（一次）文件。
         *    readFile(fileInputFormat, path, watchType, interval, pathFilter, typeInfo)
         *       按照指定的文件输入格式读取（持续的读取）文件
         * */

        // 1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2.将文本文件作为数据源
        String filePath = "data/1.txt";

        TextInputFormat textInputFormat = new TextInputFormat(new Path(filePath));
        textInputFormat.setFilesFilter(FilePathFilter.createDefaultFilter()); // 指定过滤器
        textInputFormat.setCharsetName("UTF-8"); // 指定编码格式

        /*
         * readFile(inputFormat: FileInputFormat[OUT], filePath: String, watchType: FileProcessingMode, interval: Long)
         * 参数说明：
         *      @inputFormat ： 指定文件输入格式
         *      @filePath    ： 指定文件路径
         *      @watchType   ： 指定监控类型，提供了两种读取策略
         *            PROCESS_ONCE ： 只读取一次
         *            PROCESS_CONTINUOUSLY ：持续读取，监控新增数据
         *      @interval ： 指定连续扫描文件的周期(毫秒)
         * 重点提示：
         *      1.如果watchType设置为PROCESS_CONTINUOUSLY时，当一个文件被修改时，将会导致重新读取该
         *           文件的全部内容，这将会打破`精确一次`的语义
         * */
        env.readFile(
                textInputFormat
                , filePath
                , FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY
                , 1000
        ).print();

        // 3.触发程序执行
        env.execute();
    }

4、fromSource(FileSource) 推荐使用

    public static void FileSource() throws Exception {
        // 1.获取执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2.将文本文件作为数据源
        FileSource<String> fileSource = FileSource.forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat()
                , new Path("data/1.txt")).build();

        env.fromSource(fileSource
                , WatermarkStrategy.noWatermarks()
                , "read fileSource"
        ).print();

        // 3.触发程序执行
        env.execute();
    }

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