hudi flink Java进行数据清洗

原创

mob64ca12f73101 2024-10-17 14:01:25 ©著作权

文章标签 数据清洗 apache flink 文章分类 Java 后端开发

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使用 Hudi 和 Flink 进行数据清洗的实用指南

引言

数据清洗是数据处理中的一个重要环节，能够有效提升数据分析的质量。在大数据生态中，Apache Hudi 和 Apache Flink 作为两个强大的工具，可以大大简化数据清洗流程。本文将详细介绍如何使用 Hudi 和 Flink 进行数据清洗，提供具体的代码示例及类图和流程图，帮助你快速上手。

Apache Hudi 简介

Apache Hudi（Hadoop Upserts and Incremental）提供了一种基于时间戳的增量数据处理功能。它支持对数据流进行操作，比如插入、更新、删除与查询。Hudi 针对大型数据集的实时写入和查询场景有特别优化。

Apache Flink 简介

Apache Flink 是一个分布式流处理框架，提供了强大的实时数据处理能力。通过 Flink，可以对流数据进行复杂的变换和清洗操作，是实时数据运动的理想选择。

数据清洗流程

在进行数据清洗时，通常的流程包括数据读取、数据清洗、数据写入等步骤。以下是该流程的一个简化图示：

flowchart TD
    A[读取数据] --> B[数据清洗]
    B --> C[数据写入]
    C --> D[结束]

类图

下面是表述 Hudi 和 Flink 数据清洗相关类的动态图示，这里用 Mermaid 的 classDiagram 表示：

classDiagram
    class DataReader {
        +readData() void
    }
    class DataCleaner {
        +cleanData() void
    }
    class DataWriter {
        +writeData() void
    }
    DataReader --> DataCleaner : processes
    DataCleaner --> DataWriter : transforms

代码示例

接下来我们将逐步构建一个使用 Hudi 和 Flink 进行数据清洗的示例。

1. 读取数据

首先，我们需要读取原始数据，这里我们假设数据以 CSV 格式存储在 HDFS 上。

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

import java.util.Properties;

public class DataReader {

    public DataStream<String> readData(StreamExecutionEnvironment env) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test");

        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("input-topic", new SimpleStringSchema(), properties);
        return env.addSource(consumer);
    }
}

2. 数据清洗

接下来，我们将进行数据清洗。在这个示例中，我们会删除重复的行和空值。

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;

public class DataCleaner {

    public DataStream<String> cleanData(DataStream<String> input) {
        return input
            .map(new MapFunction<String, String>() {
                @Override
                public String map(String value) throws Exception {
                    // 假设以逗号分隔的字符串
                    String[] fields = value.split(",");
                    // 进行简单的数据清洗操作
                    if (fields.length < 2 || fields[0].isEmpty()) {
                        return null; // 删除空值和重复字段
                    }
                    return value; // 返回已清洗的值
                }
            })
            .filter(value -> value != null); // 过滤掉 null 值
    }
}

3. 数据写入

最后，我们将清洗后的数据写入 Hudi 表。在这个示例中，我们使用 Flink 的 Hudi Sink 将清洗后的数据写入。

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions;
import org.apache.hudi.configuration.FlinkOptions;
import org.apache.hudi.sink.HoodieFlinkSink;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;

public class DataWriter {

    public void writeData(DataStream<String> cleanedData, StreamExecutionEnvironment env) throws Exception {
        cleanedData.addSink(HoodieFlinkSink.<String>builder()
                .withTableName("hudi_table")
                .withOptions(Map.of(
                        DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD().key(), "id",
                        DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD().key(), "timestamp",
                        FlinkOptions.PARTITIONPATH_FIELD().key(), "partition",
                        FlinkOptions.TABLE_TYPE().key(), "MERGE_ON_READ"))
                .build());
    }
}

4. 主函数

最后我们需要在一个主函数中组装这些组件。

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class DataProcessingJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataReader reader = new DataReader();
        DataCleaner cleaner = new DataCleaner();
        DataWriter writer = new DataWriter();

        DataStream<String> inputData = reader.readData(env);
        DataStream<String> cleanedData = cleaner.cleanData(inputData);
        writer.writeData(cleanedData, env);

        env.execute("Data Cleaning Job");
    }
}