Flink與HDFS數據交互

一、使用HDFS數據源

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// 使用HDFS文件作為數據源
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可以作為Flink數據源，我們可以直接使用Flink提供的HDFS文件讀取器`Hadoop InputFormat`和`Hadoop OutputFormat`進行讀寫，Flink將HDFS作為一個文件系統，和本地文件系統沒有區別。上面的代碼使用了`readTextFile`方法將整個HDFS文件讀取為一個String類型的DataStream。

通常情況下，HDFS數據源可能是一些大文件，比如1TB的日誌文件，Flink需要對文件進行拆分，並創建對應的輸入流，以進行並行計算。Flink可以通過類似Spark的`文件分片算子`（如map、flatMap）對文件進行拆分處理，並將拆分後的數據流交給下一個算子進行處理。將文件讀取流轉換為數據流之後，我們可以對數據流進行任意的算子操作，如轉換、聚合、過濾等。

二、使用HDFS數據接收器

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文件作為數據接收器
counts.writeAsText("hdfs://localhost:9000/user/output", WriteMode.OVERWRITE)

除了作為數據源，HDFS還可以作為Flink的數據接收器。上面的代碼實例中，我們可以直接使用`text.writeAsText()` 方法將計算結果寫出到HDFS文件系統。`WriteMode.OVERWRITE`表示覆蓋原有的文件，如果文件不存在則創建新文件。

在Flink中，我們可以將數據流保存到HDFS、本地文件系統、S3、Kafka、Redis、Elasticsearch、JDBC等其他存儲系統中。對於不同存儲系統，Flink提供了不同的OutputFormat和Sink Function，以便實現對不同存儲系統的數據寫入操作。

三、在Flink中使用Hadoop API

val conf =  new Configuration() 
val fs = FileSystem.get(URI.create("hdfs://localhost:9000/user/input"), conf)
// 獲取文件信息
val fileStatus = fs.getFileStatus(new Path("hdfs://localhost:9000/user/input"))
// 創建HDFS目錄
fs.mkdirs(new Path("hdfs://localhost:9000/user/output"))
// 在HDFS上創建新文件，並寫入數據
val os = fs.create(new Path("hdfs://localhost:9000/user/output/newfile"))
val data = "Hello, world!"
os.write(data.getBytes("UTF-8"))
os.close()

我們也可以使用Hadoop API來操作HDFS，在Flink中，可以通過Hadoop的相關配置類(Configuration)、文件系統(FileSystem)等Hadoop API來對HDFS進行底層操作，代碼中的`FileSystem.get()`可以獲取到指定URI的FileSystem實例，`getFileStatus()`可以獲取到HDFS文件的狀態信息(包括創建時間、修改時間、文件大小、權限等)，`mkdirs()`可以遠程創建目錄，`create()`方法可以在HDFS上創建新文件，並通過`write()`方法寫入數據。

四、在Flink中進行Hadoop安全認證

val conf = new Configuration()
conf.set("hadoop.security.authentication", "kerberos") //啟用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"))

在某些大型生產環境中，數據存儲在HDFS上需要進行安全認證，Flink應用也需要進行相似的安全認證，常見的有Kerberos認證。我們可以在Flink中使用Hadoop提供的認證機制來在Kerberos集群上操作HDFS。我們需要使用`set()`方法來配置Hadoop的認證機製為Kerberos，並使用`loginUserFromKeytab()`方法來獲取到Kerberos的登錄用戶，之後就可以通過FileSystem API進行操作HDFS文件系統。

五、總結

本文主要介紹了如何在Flink中與HDFS進行數據交互。通過Hadoop InputFormat和OutputFormat，我們可以使用HDFS作為Flink的數據源和數據接收器，並支持對大型文件進行並行計算。同時，Flink還提供了HDFS客戶端的API來實現複雜數據訪問，以及對Kerberos環境的安全認證和數據訪問。