# Flink读取本地文件的完整指南
Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的开源框架。作为一名初学者,学会如何使用 Flink 读取本地文件是你迈向数据流处理的第一步。本文将详细讲解如何在 Java 中使用 Flink 实现读取本地文件的过程,并提供每一步需要的代码示例和注释。
## 1. 流程概述
在实现 Flink 读取本地文件的过程中,我们将遵循以下步骤:
| 步骤 |            
                
         
            
            
            
            ## Flink读取本地文件Java
在大数据处理中,Flink是一个流式处理引擎,它可以处理批处理和实时数据流。在Flink中,读取本地文件是一个常见的操作,本文将介绍如何使用Java代码在Flink中读取本地文件。
### 准备工作
在开始之前,我们需要先准备好Flink的开发环境。确保已经安装了Java和Flink,并且可以正常运行Flink任务。
### 代码示例
下面是一个简单            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-11 03:35:51
                            
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            .一 .前言二 .四种读取类型2.1. 基于本地集合的source(Collection-based-source)2.2. 基于文件的source(File-based-source)2.2.1. readTextFile2.2.2. readCsvFile2.3. 基于网络套接字的source(Socket-based-source)2.4. 自定义的source(Custom-source            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-02 09:24:31
                            
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            前面文章我们已经知道 Flink 是什么东西了,安装好 Flink 后,我们再来看下安装路径下的配置文件吧。
安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置、日志的配置文件、zk 配置、Flink SQL Client 配置。
flink-conf.yaml
基础配置
# jobManager 的IP地址
jobmanager.rpc.address: localhost            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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                  现在参照@Jeff Zhang 简锋的教程进行Flink on Zeppelin的实时Streaming读写数据,学习在Zeppelin中使用Flink的Streaming功能。但在练习过程中,在搭建环境和进行测试数据导入时,出现了问题。由于这个问题在特定环境下出现(CentOS),所以在@Jeff Zhang 简锋教程里也没提及,而且在kafka dat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Zeppelin-在flink和spark集群的安装该教程主要面向Zeppelin的入门者。不需要太多的关于 Linux, git, 或其它工具的基础知识。如果你按照这里的方法逐项执行,就可以将 Zeppelin 正常运行起来。安装Zeppelin为Flink/Spark集群模式本教程假定用户有一个新的机器环境 (物理机或 virtual 均可, 最小安装 Ubuntu 14.04.3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            API移除掉 ExecutionConfig 中过期的方法移除掉了 ExecutionConfig#isLatencyTrackingEnabled 方法, 你可以使用 ExecutionConfig#getLatencyTrackingInterval 方法代替.移除掉了 ExecutionConfig#enable/disableSysoutL            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Alink是基于Flink的机器学习算法平台,欢迎访问Alink的github获取更多信息。   
   基本操作我们先下载个csv文件用作后面的测试数据。将数据文件 http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data下载到本地,文件路径为 /Users/yangxu/flinkml/data/iris/i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            序Flink版本: 1.15.0内容: FileSink 的使用方法及实现。阅读时间:9~30min,取决于是否跟着看源码。word字数5k,字数1w。前言在 Flink 中,大多数场景都是 kafkaSource & kafkaSink,但不乏需要将数据写一部分到离线中的场景。对此, Flink 提供了 StreamingFileSink 来处理 Steaming 写出            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-05 23:39:35
                            
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            Apache Flink和 Redis 是两个强大的工具,可以一起使用来构建可以处理大量数据的实时数据处理管道。Flink 为处理数据流提供了一个高度可扩展和容错的平台,而 Redis 提供了一个高性能的内存数据库,可用于存储和查询数据。在本文中,将探讨如何使用 Flink 来使用异步函数调用 Redis,并展示如何使用它以非阻塞方式将数据推送到 Redis。Redis的故事“Redis:不仅仅是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、背景以前写的比较多的是spark,传入外部参数,通常有两种方法: 1、用main方法传入,代码中通过args获取(基本上只要是个java程序,就可以通过这种方式来传参)2、通过--conf 传入一个spark开头的key的配置,代码中通过sparkConf来获取对应的value(这个是spark独有的特性)那么flink如何读取properties,又如何读取外部传入的参数呢?二、正文1、ma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            需求描述在移动端需要做一个汽车品牌和型号的选择页面。考虑到数据比较多,又基本不会变化,决定把车辆信息数据放在一个Excel表格中作为一个静态资源,需要用时通过js读取并展示。下图是Excel的部分内容:最终效果左侧是选择车辆品牌,右侧是选择好车辆品牌之后继续选择车辆型号。关键代码(读取本地Excel数据)1、需要提前引入 xlsx.full.min.js 文件。2、在页面上写一个按钮和展示列表的容            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录01 引言02 简介概述03 基于文件读取数据3.1 readTextFile(path)3.2 readFile(fileInputFormat, path)3.3 readFile(fileInputFormat, path, watchType, interval, pathFilter, typeInfo)3.4 实现原理3.5 注意事项3.6 支持读取的文件形式04 源码实战d            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、准备工作在文件存储HDFS上使用Apache Flink,需要先完成以下准备工作。说明 本文档的操作步骤中涉及的安装包版本号、文件夹路径,请根据实际情况进行替换。开通文件存储HDFS服务并创建文件系统实例和挂载点,详情请参见HDFS快速入门。在计算节点上安装JDK。版本不能低于1.8。在计算节点上安装Scala。Scala下载地址:官方链接,其版本要与使用的Apache Flink版            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、StreamGraph介绍在一个Flink流式应用中每个DataStream API调用都会被转换为一个Transformation,等StreamExecutionEnvironment.execute()方法开始执行时,每个Transformation会映射为一个StreamGraph。StreamGraph用来表达计算过程的连接逻辑,与应用具体执行过程无关。下图为一个StreamGrap            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            废话少说,上测试代码package com.example.demo.utils;
import java.io.*;
import java.util.Scanner;
public class TestCode {
	public static void main(String[] args) throws Exception,IOException{
//		testCode();
/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在写程序的过程中,有时候需要对程序中的一些参数或者变量在本地读取、存储以及修改等,因此掌握一下C++对于本地文件的一些操作还是挺有必要的。1、读取本地文件:C++对于本地文件的读取以及写入都还是挺简单的,主要采用了数据流的形式,读取上来的是一个个行排列的字符串,后面根据自己的需要进行详细的区分,例如字符串转数字、字符串分割等。一个简单的字符串读取函数大概可以写成这个样子:void local_fi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录创建测试文件读取文件的步骤1. 首先获取文件的路径2. 拼接你要读取文件的路径3. 读取文件4. 释放流 创建测试文件在项目的根目录下创建一个测试文件.txt 文件位置和 src 属于同级目录读取文件的步骤1. 首先获取文件的路径在任何地方都有可能读取文件,但是文件的路径又不能保证一直都在同一个位置,为了解决这种问题,我们将文件存放在项目中,跟随着项目,这样我们可以通过一种方式来实时的获            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## Flink 读取文件Java实现
作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何使用Flink来读取文件。下面是整个流程的步骤表格:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 第一步 | 引入必要的依赖 |
| 第二步 | 创建执行环境 |
| 第三步 | 读取文件 |
| 第四步 | 处理数据 |
| 第五步 | 输出结果 |
| 第六步 | 执行任务 |
下面我将详细介绍每个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-14 10:37:23
                            
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            # 使用 Java Flink 读取文件的完整指南
在大数据处理和流处理的领域中,Apache Flink 是一个相当流行的框架。在这篇文章中,我将带你一步步地学习如何使用 Java Flink 读取文件。我们将从整体流程开始,逐步深入到每个环节的代码实现。
## 整体流程
在开始编写代码之前,我们可以概览下实现的整个流程。以下是实现的关键步骤:
| 步骤  | 描述            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-18 06:37:31
                            
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