flink hadoop怎样进行数据清洗

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。要在 Flink 中使用 Hadoop 进行数据清洗，你需要将 Flink 与 Hadoop 集成。以下是一个简单的步骤来执行此操作：

1. 添加依赖项：首先，确保在 Flink 项目中添加了 Hadoop 相关的依赖项。在 Maven 项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖项：

<
    dependency>
    
    <
    groupId>
    org.apache.flink<
    /groupId>
    
    <
    artifactId>
    flink-connector-hadoop_2.11<
    /artifactId>
    
    <
    version>
${
flink.version}
    <
    /version>
    
<
    /dependency>

请将 ${ flink.version} 替换为你的 Flink 版本，例如 1.12.0。

1. 创建 Flink 作业：接下来，创建一个 Flink 作业来读取 Hadoop 上的数据并进行清洗。以下是一个简单的示例：

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


public class 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 上的数据
        DataStream<
    String>
     input = env.readFile(
                new HadoopInputFormat<
    >
    (new Path("hdfs://localhost:9000/input"), TextInputFormat.class, hadoopConf),
                "/input",
                FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY,
                1000
        );
    

        // 数据清洗：删除空行和转换为大写
        DataStream<
    String>
     cleanedData = input
                .filter(new MapFunction<
    String, String>
() {

                    @Override
                    public String map(String value) throws Exception {
    
                        return value != null &
    &
     !value.trim().isEmpty() ? value.toUpperCase() : null;

                    }

                }
    )
                .filter(value ->
     value != null);
    

        // 将清洗后的数据写入 Hadoop
        cleanedData.addSink(new HadoopOutputFormat<
    >
    (new Path("hdfs://localhost:9000/output"), TextOutputFormat.class, hadoopConf));
    

        env.execute("Data Cleaning Job");

    }

}
    

在这个示例中，我们首先创建了一个 Flink 作业，然后设置了 Hadoop 配置。接下来，我们使用 HadoopInputFormat 从 Hadoop 读取数据。然后，我们使用 filter 函数删除空行并将所有文本转换为大写。最后，我们使用 HadoopOutputFormat 将清洗后的数据写入 Hadoop。

请注意，这个示例仅用于演示目的。实际的数据清洗操作可能会根据你的需求和数据源而有所不同。你可以根据需要修改 Flink 作业以满足你的数据清洗需求。

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