用flink scala 做数据清洗

好的，以下是一个简单的 Flink Scala 数据清洗示例：

import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment

case class User(id: Int, name: String, age: Int)

object DataCleaningExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val rawData = env.socketTextStream("localhost", 9999)

    val cleanedData = rawData
      .map(line => line.split(","))
      .filter(fields => fields.length == 3)
      .map(fields => User(fields(0).toInt, fields(1), fields(2).toInt))

    cleanedData.print()

    env.execute("Data Cleaning Example")
  }
}

该示例从一个简单的 socket 流中读取原始数据，然后使用 Flink 的 map、filter 和 case class 转换原始数据为 User 对象并进行数据清洗，最后将清洗后的数据打印输出。

需要注意的是，该示例仅仅是一个简单的示例，实际场景中需要根据具体的业务需求进行更加复杂的数据清洗操作。