flink hadoop如何进行数据压缩

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

1. 选择压缩算法：首先，你需要选择一个压缩算法。Flink 支持多种压缩算法，如 Snappy、LZ4、GZIP 等。你可以根据你的需求和场景选择合适的压缩算法。

2. 配置 Flink 作业：在 Flink 作业中，你需要配置压缩相关的参数。以下是一个简单的示例，展示了如何在 Flink 作业中启用 Snappy 压缩：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
    
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
    
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
    
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
    
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
    
import org.apache.flink.util.Collector;
    

import java.util.Properties;


public class FlinkHadoopCompressionExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    

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

        FlinkKafkaConsumer<
    String>
     consumer = new FlinkKafkaConsumer<
    >
    ("input_topic", new SimpleStringSchema(), kafkaProperties);
    
        DataStream<
    String>
     stream = env.addSource(consumer);
    

        DataStream<
    String>
     compressedStream = stream
                .map(new MapFunction<
    String, String>
() {

                    @Override
                    public String map(String value) throws Exception {
    
                        return value;
 // 这里只是一个示例，实际上你可能需要对数据进行一些处理
                    }

                }
    )
                .compress(new SnappyCompressionCodec());
    

        FlinkKafkaProducer<
    String>
     producer = new FlinkKafkaProducer<
    >
    ("output_topic", new SimpleStringSchema(), kafkaProperties);
    
        compressedStream.addSink(producer);
    

        env.execute("Flink Hadoop Compression Example");

    }

}
    

在这个示例中，我们首先创建了一个 FlinkKafkaConsumer 来从 Kafka 读取数据，然后使用 compress() 方法启用了 Snappy 压缩。最后，我们将压缩后的数据写入到另一个 Kafka 主题。

注意：在使用压缩功能时，请确保你的 Flink 和 Hadoop 集群支持相应的压缩算法，并且已经正确配置了相关依赖。

声明：本文内容由网友自发贡献，本站不承担相应法律责任。对本内容有异议或投诉，请联系2913721942#qq.com核实处理，我们将尽快回复您，谢谢合作！