Flink与HDFS数据交互

一、使用HDFS数据源

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// 使用HDFS文件作为数据源
val text = env.readTextFile("hdfs://localhost:9000/user/input")
val counts = text.flatMap(_.toLowerCase.split("\\W+"))
                .map((_, 1))
                .keyBy(0)
                .sum(1)
counts.print()

HDFS可以作为Flink数据源，我们可以直接使用Flink提供的HDFS文件读取器`Hadoop InputFormat`和`Hadoop OutputFormat`进行读写，Flink将HDFS作为一个文件系统，和本地文件系统没有区别。上面的代码使用了`readTextFile`方法将整个HDFS文件读取为一个String类型的DataStream。

通常情况下，HDFS数据源可能是一些大文件，比如1TB的日志文件，Flink需要对文件进行拆分，并创建对应的输入流，以进行并行计算。Flink可以通过类似Spark的`文件分片算子`（如map、flatMap）对文件进行拆分处理，并将拆分后的数据流交给下一个算子进行处理。将文件读取流转换为数据流之后，我们可以对数据流进行任意的算子操作，如转换、聚合、过滤等。

二、使用HDFS数据接收器

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val dataStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("localhost", 9999)
val counts: DataStream[(String, Integer)] = dataStream
    .flatMap(_.toLowerCase.split("\\W+"))
    .map((_, 1))
    .keyBy(0)
    .timeWindow(Time.seconds(5))
    .sum(1)
// 使用HDFS文件作为数据接收器
counts.writeAsText("hdfs://localhost:9000/user/output", WriteMode.OVERWRITE)

除了作为数据源，HDFS还可以作为Flink的数据接收器。上面的代码实例中，我们可以直接使用`text.writeAsText()` 方法将计算结果写出到HDFS文件系统。`WriteMode.OVERWRITE`表示覆盖原有的文件，如果文件不存在则创建新文件。

在Flink中，我们可以将数据流保存到HDFS、本地文件系统、S3、Kafka、Redis、Elasticsearch、JDBC等其他存储系统中。对于不同存储系统，Flink提供了不同的OutputFormat和Sink Function，以便实现对不同存储系统的数据写入操作。

三、在Flink中使用Hadoop API

val conf =  new Configuration() 
val fs = FileSystem.get(URI.create("hdfs://localhost:9000/user/input"), conf)
// 获取文件信息
val fileStatus = fs.getFileStatus(new Path("hdfs://localhost:9000/user/input"))
// 创建HDFS目录
fs.mkdirs(new Path("hdfs://localhost:9000/user/output"))
// 在HDFS上创建新文件，并写入数据
val os = fs.create(new Path("hdfs://localhost:9000/user/output/newfile"))
val data = "Hello, world!"
os.write(data.getBytes("UTF-8"))
os.close()

我们也可以使用Hadoop API来操作HDFS，在Flink中，可以通过Hadoop的相关配置类(Configuration)、文件系统(FileSystem)等Hadoop API来对HDFS进行底层操作，代码中的`FileSystem.get()`可以获取到指定URI的FileSystem实例，`getFileStatus()`可以获取到HDFS文件的状态信息(包括创建时间、修改时间、文件大小、权限等)，`mkdirs()`可以远程创建目录，`create()`方法可以在HDFS上创建新文件，并通过`write()`方法写入数据。

四、在Flink中进行Hadoop安全认证

val conf = new Configuration()
conf.set("hadoop.security.authentication", "kerberos") //启用Kerberos
UserGroupInformation.setConfiguration(conf)
UserGroupInformation.loginUserFromKeytab("kerberos_principal", "kerberos_keytab_path")
val fs: FileSystem = FileSystem.get(URI.create("hdfs://localhost:9000/"), conf, "kerberos_principal")
val fileStatus = fs.getFileStatus(new Path("hdfs://localhost:9000/user/input"))

在某些大型生产环境中，数据存储在HDFS上需要进行安全认证，Flink应用也需要进行相似的安全认证，常见的有Kerberos认证。我们可以在Flink中使用Hadoop提供的认证机制来在Kerberos集群上操作HDFS。我们需要使用`set()`方法来配置Hadoop的认证机制为Kerberos，并使用`loginUserFromKeytab()`方法来获取到Kerberos的登录用户，之后就可以通过FileSystem API进行操作HDFS文件系统。

五、总结

本文主要介绍了如何在Flink中与HDFS进行数据交互。通过Hadoop InputFormat和OutputFormat，我们可以使用HDFS作为Flink的数据源和数据接收器，并支持对大型文件进行并行计算。同时，Flink还提供了HDFS客户端的API来实现复杂数据访问，以及对Kerberos环境的安全认证和数据访问。

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