Hadoop

Hadoop formats #

Project Configuration #

对 Hadoop 的支持位于 flink-hadoop-compatibility Maven 模块中。

将以下依赖添加到 pom.xml 中使用 hadoop

<dependency>
	<groupId>org.apache.flink</groupId>
	<artifactId>flink-hadoop-compatibility</artifactId>
	<version>2.0-preview1</version>
</dependency>

如果你想在本地运行你的 Flink 应用（例如在 IDE 中），你需要按照如下所示将 hadoop-client 依赖也添加到 pom.xml：

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>2.10.2</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

Using Hadoop InputFormats #

在 Flink 中使用 Hadoop InputFormats，必须首先使用 HadoopInputs 工具类的 readHadoopFile 或 createHadoopInput 包装 Input Format。 前者用于从 FileInputFormat 派生的 Input Format，而后者必须用于通用的 Input Format。 生成的 InputFormat 可通过使用 ExecutionEnvironment#createInput 创建数据源。

生成的 DataStream 包含 2 元组，其中第一个字段是键，第二个字段是从 Hadoop InputFormat 接收的值。

下面的示例展示了如何使用 Hadoop 的 TextInputFormat。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  KeyValueTextInputFormat textInputFormat = new KeyValueTextInputFormat();

  DataStream<Tuple2<Text, Text>> input = env.createInput(HadoopInputs.readHadoopFile(
  textInputFormat, Text.class, Text.class, textPath));

  // Do something with the data.
  [...]

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val textInputFormat = new KeyValueTextInputFormat
val input: DataStream[(Text, Text)] =
  env.createInput(HadoopInputs.readHadoopFile(
    textInputFormat, classOf[Text], classOf[Text], textPath))

    // Do something with the data.
    [...]

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