Text files format #

Flink 支持使用 TextLineInputFormat 从文件中读取文本行。此 format 使用 Java 的内置 InputStreamReader 以支持的字符集编码来解码字节流。要使用该 format，你需要将 Flink Connector Files 依赖项添加到项目中：

<dependency>
	<groupId>org.apache.flink</groupId>
	<artifactId>flink-connector-files</artifactId>
	<version>1.18.1</version>
</dependency>

PyFlink 用户可直接使用相关接口，无需添加依赖。

此 format 与新 Source 兼容，可以在批处理和流模式下使用。因此，你可以通过两种方式使用此 format：

批处理模式的有界读取
流模式的连续读取：监视目录中出现的新文件

有界读取示例:

在此示例中，我们创建了一个 DataStream，其中包含作为字符串的文本文件的行。此处不需要水印策略，因为记录不包含事件时间戳。

Java

final FileSource<String> source =
  FileSource.forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat(), /* Flink Path */)
  .build();
final DataStream<String> stream =
  env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "file-source");

Python

source = FileSource.for_record_stream_format(StreamFormat.text_line_format(), *path).build()
stream = env.from_source(source, WatermarkStrategy.no_watermarks(), "file-source")

连续读取示例: 在此示例中，我们创建了一个 DataStream，随着新文件被添加到目录中，其中包含的文本文件行的字符串流将无限增长。我们每秒会进行新文件监控。此处不需要水印策略，因为记录不包含事件时间戳。

Java

final FileSource<String> source =
    FileSource.forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat(), /* Flink Path */)
  .monitorContinuously(Duration.ofSeconds(1L))
  .build();
final DataStream<String> stream =
  env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "file-source");

Python

source = FileSource \
    .for_record_stream_format(StreamFormat.text_line_format(), *path) \
    .monitor_continously(Duration.of_seconds(1)) \
    .build()
stream = env.from_source(source, WatermarkStrategy.no_watermarks(), "file-source")