java: 程序包org.apache.flink.configuration不存在

根据提供的引用内容，可以得出以下回答：

在Flink中，org.apache.flink.configuration包是Flink的配置模块，用于管理和访问Flink的各种配置项。如果在您的项目中找不到该包，可能是因为您没有正确导入Flink的相关依赖。

解决办法如下：
1. 确保您已经在项目的pom.xml文件中添加了正确的Flink依赖。例如，对于Flink 1.14.3版本，您可以添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-core</artifactId>
    <version>1.14.3</version>
</dependency>

2. 如果您已经添加了正确的依赖项但仍然找不到org.apache.flink.configuration包，可能是因为您的IDE没有正确地加载依赖项。您可以尝试重新构建项目或重新导入依赖项来解决此问题。

请注意，以上解决办法是基于提供的引用内容进行推断的，具体解决方法可能因您的项目配置而有所不同。

相关问题

请帮我java语言编写一个flink的应用程序，主要功能是通过一个支持并发的自定义的source，周期性查询MySQL数据库的一张order表的最近一段时间内插入或更新的数据，之后计算每30分钟内的top10店铺以及销售总额，最后保存到一个名sale-realtime-report的topic中。具体需求如下： 1.MySQL的order表包含以下字段：orderId,shopId,categoryId,productId,prices,units,counts,lastUpdateTime,其中lastUpdateTime，会自动在表中新增或者更新数据时自动更新，因此可以作为自定义source的周期性读取一段时间内的数据的比较字段； 2.flink的自定义source需要支持并发读取的能力，且可以将最近一次成功读取order表的时间保存到自定义state中，一边flink应用失败重启时，可以从state中恢复，最近一段时间的值可以自定义。并发读取时，可以自动根据应用设置的最近一段时间的值除以并发，平均划分将lastUpdateTime切分为一小段时间间隔； 3.每个店铺的销售总额totalFee的计算方式为：totalFee = prices * counts 。

好的，以下是一个Java语言编写的Flink应用程序示例，可供您参考：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KeyedSerializationSchemaWrapper;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.sql.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class SaleRealtimeReport {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 从命令行参数中获取配置文件路径
        String configFile = ParameterTool.fromArgs(args).get("configFile");
        // 加载配置文件
        ParameterTool params = ParameterTool.fromPropertiesFile(configFile);

        // 设置Flink配置
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("parallelism", params.getInt("parallelism"));

        // 创建Flink执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);

        // 设置Kafka生产者配置
        Properties kafkaProps = new Properties();
        kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", params.get("bootstrapServers"));
        kafkaProps.setProperty("transaction.timeout.ms", params.get("transactionTimeout"));
        kafkaProps.setProperty("max.in.flight.requests.per.connection", "1");

        // 从MySQL数据库中读取数据的自定义source
        SaleSource saleSource = new SaleSource(params);

        // 计算每30分钟内的top10店铺以及销售总额，并保存到Kafka中
        env.addSource(saleSource)
                .keyBy(sale -> sale.getShopId())
                .timeWindow(Time.minutes(30))
                .apply(new SaleWindowFunction())
                .map(new SaleMapFunction())
                .addSink(new FlinkKafkaProducer<>(params.get("outputTopic"),
                        new KeyedSerializationSchemaWrapper<>(new SimpleStringSchema()),
                        kafkaProps,
                        FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE));

        env.execute("SaleRealtimeReport");
    }

    /**
     * 自定义source，从MySQL数据库中读取order表数据
     */
    public static class SaleSource extends RichSourceFunction<Sale> {

        private final ParameterTool params;
        private Connection connection;
        private PreparedStatement queryStatement;
        private PreparedStatement updateStatement;
        private long lastUpdateTime;

        public SaleSource(ParameterTool params) {
            this.params = params;
        }

        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            // 加载MySQL驱动
            Class.forName(params.get("db.driver"));

            // 建立数据库连接
            connection = DriverManager.getConnection(params.get("db.url"),
                    params.get("db.username"), params.get("db.password"));

            // 创建查询语句
            String querySql = "SELECT orderId, shopId, categoryId, productId, prices, units, counts, lastUpdateTime " +
                    "FROM `order` " +
                    "WHERE lastUpdateTime > ? " +
                    "ORDER BY lastUpdateTime DESC";
            queryStatement = connection.prepareStatement(querySql);

            // 创建更新语句
            String updateSql = "UPDATE `order` SET lastUpdateTime = ? WHERE orderId = ?";
            updateStatement = connection.prepareStatement(updateSql);

            // 获取最近更新时间
            lastUpdateTime = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("lastUpdateTime", Long.class)).value();
            if (lastUpdateTime == null) {
                lastUpdateTime = System.currentTimeMillis() - TimeUnit.MINUTES.toMillis(params.getInt("queryTimeInterval"));
            }
        }

        @Override
        public void run(SourceContext<Sale> ctx) throws Exception {
            while (true) {
                // 根据并行度平均划分查询时间段
                long currentTime = System.currentTimeMillis();
                long timeInterval = TimeUnit.MINUTES.toMillis(params.getInt("queryTimeInterval"));
                long startUpdateTime = lastUpdateTime + (currentTime - lastUpdateTime) / getRuntimeContext().getNumberOfParallelSubtasks() * getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask();
                long endUpdateTime = startUpdateTime + timeInterval / getRuntimeContext().getNumberOfParallelSubtasks();

                // 执行查询
                queryStatement.setLong(1, startUpdateTime);
                ResultSet resultSet = queryStatement.executeQuery();

                // 解析结果并输出
                List<Sale> sales = new ArrayList<>();
                while (resultSet.next()) {
                    int orderId = resultSet.getInt("orderId");
                    int shopId = resultSet.getInt("shopId");
                    int categoryId = resultSet.getInt("categoryId");
                    int productId = resultSet.getInt("productId");
                    double prices = resultSet.getDouble("prices");
                    String units = resultSet.getString("units");
                    int counts = resultSet.getInt("counts");
                    long lastUpdateTime = resultSet.getLong("lastUpdateTime");
                    sales.add(new Sale(orderId, shopId, categoryId, productId, prices, units, counts, lastUpdateTime));
                    updateStatement.setLong(1, currentTime);
                    updateStatement.setInt(2, orderId);
                    updateStatement.executeUpdate();
                }
                resultSet.close();
                ctx.collect(sales);

                // 保存最近更新时间
                lastUpdateTime = endUpdateTime;
                getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("lastUpdateTime", Long.class)).update(lastUpdateTime);

                // 休眠一段时间，等待下一次查询
                long sleepTime = endUpdateTime - System.currentTimeMillis();
                if (sleepTime > 0) {
                    Thread.sleep(sleepTime);
                }
            }
        }

        @Override
        public void cancel() {
            // 关闭资源
            try {
                if (queryStatement != null) {
                    queryStatement.close();
                }
                if (updateStatement != null) {
                    updateStatement.close();
                }
                if (connection != null) {
                    connection.close();
                }
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    /**
     * 计算每30分钟内的top10店铺以及销售总额的窗口函数
     */
    public static class SaleWindowFunction implements WindowFunction<Sale, SaleWindowResult, Integer, TimeWindow> {

        @Override
        public void apply(Integer shopId, TimeWindow window, Iterable<Sale> sales, Collector<SaleWindowResult> out) throws Exception {
            double totalFee = 0.0;
            List<Sale> saleList = new ArrayList<>();
            for (Sale sale : sales) {
                totalFee += sale.getPrices() * sale.getCounts();
                saleList.add(sale);
            }
            saleList.sort((s1, s2) -> Double.compare(s2.getPrices() * s2.getCounts(), s1.getPrices() * s1.getCounts()));
            List<Sale> top10Sales = saleList.size() > 10 ? saleList.subList(0, 10) : saleList;
            out.collect(new SaleWindowResult(shopId, totalFee, top10Sales));
        }
    }

    /**
     * 将结果转换成字符串的MapFunction
     */
    public static class SaleMapFunction implements MapFunction<SaleWindowResult, String> {

        @Override
        public String map(SaleWindowResult saleWindowResult) throws Exception {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            sb.append("Shop ").append(saleWindowResult.getShopId()).append(":\n");
            sb.append("    TotalFee = ").append(saleWindowResult.getTotalFee()).append("\n");
            sb.append("    Top10Sales = [\n");
            for (Sale sale : saleWindowResult.getTop10Sales()) {
                sb.append("        {productId=").append(sale.getProductId());
                sb.append(", prices=").append(sale.getPrices());
                sb.append(", units=").append(sale.getUnits());
                sb.append(", counts=").append(sale.getCounts()).append("}\n");
            }
            sb.append("    ]\n");
            return sb.toString();
        }
    }
}

/**
 * 订单数据类
 */
class Sale {

    private int orderId;
    private int shopId;
    private int categoryId;
    private int productId;
    private double prices;
    private String units;
    private int counts;
    private long lastUpdateTime;

    public Sale(int orderId, int shopId, int categoryId, int productId, double prices, String units, int counts, long lastUpdateTime) {
        this.orderId = orderId;
        this.shopId = shopId;
        this.categoryId = categoryId;
        this.productId = productId;
        this.prices = prices;
        this.units = units;
        this.counts = counts;
        this.lastUpdateTime = lastUpdateTime;
    }

    public int getOrderId() {
        return orderId;
    }

    public int getShopId() {
        return shopId;
    }

    public int getCategoryId() {
        return categoryId;
    }

    public int getProductId() {
        return productId;
    }

    public double getPrices() {
        return prices;
    }

    public String getUnits() {
        return units;
    }

    public int getCounts() {
        return counts;
    }

    public long getLastUpdateTime() {
        return lastUpdateTime;
    }
}

/**
 * 计算结果类
 */
class SaleWindowResult {

    private int shopId;
    private double totalFee;
    private List<Sale> top10Sales;

    public SaleWindowResult(int shopId, double totalFee, List<Sale> top10Sales) {
        this.shopId = shopId;
        this.totalFee = totalFee;
        this.top10Sales = top10Sales;
    }

    public int getShopId() {
        return shopId;
    }

    public double getTotalFee() {
        return totalFee;
    }

    public List<Sale> getTop10Sales() {
        return top10Sales;
    }
}

在上述代码中，我们首先从命令行参数中获取配置文件路径，然后加载配置文件。在配置文件中，我们可以设置Flink的并行度、Kafka的配置、MySQL的配置以及查询时间间隔等参数。然后，我们创建Flink的执行环境，并将自定义的source添加到执行环境中。自定义source会定期查询MySQL数据库中的order表，并将查询到的数据发送到后续的计算和输出中。同时，自定义source还支持并发读取和状态保存的功能。最后，我们使用Flink的窗口函数计算每30分钟内的top10店铺以及销售总额，并将结果保存到Kafka中。

注意：上述示例代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体的业务需求进行修改。同时，需要根据实际情况进行参数配置和性能优化。

帮我生成flink读取HDFS上多个文件的Java代码

### 回答1：
好的，以下是一个Java代码示例，可以使用Flink从HDFS读取多个文件：

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.core.fs.Path;

public class HDFSReader {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 创建Flink执行环境
    ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // 设置HDFS文件路径
    Path filePath1 = new Path("hdfs://localhost:9000/path/to/first/file");
    Path filePath2 = new Path("hdfs://localhost:9000/path/to/second/file");

    // 使用TextInputFormat从HDFS读取文件内容
    TextInputFormat inputFormat = new TextInputFormat(filePath1);
    TextInputFormat inputFormat2 = new TextInputFormat(filePath2);

    // 读取文件内容
    env.readFile(inputFormat, filePath1.toString())
       .union(env.readFile(inputFormat2, filePath2.toString()))
       .flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {
            // 对每行数据进行处理
            String[] tokens = line.toLowerCase().split("\\W+");
            for (String token : tokens) {
                if (token.length() > 0) {
                    out.collect(new Tuple2<>(token, 1));
                }
            }
       })
       .groupBy(0)
       .sum(1)
       .print();
  }
}

在这个示例中，我们创建了一个`ExecutionEnvironment`对象，该对象是Flink程序的核心部分，用于执行计算。我们然后指定了多个HDFS文件的路径，并使用`TextInputFormat`来读取文件内容。然后我们使用`readFile`方法从每个文件中读取数据，使用`union`方法将所有数据合并为一个数据集，然后使用`flatMap`方法将每行数据转换为一个元组，其中元组包含单词和计数器1。然后我们使用`groupBy`方法按单词对数据进行分组，并使用`sum`方法计算每个单词出现的次数。最后，我们使用`print`方法打印结果。

### 回答2：
使用Flink读取HDFS上多个文件的Java代码如下：

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;

public class ReadMultipleFilesFromHDFS {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
        // 创建环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 设置Hadoop配置，指定HDFS路径
        env.getConfig().setGlobalJobParameters(org.apache.flink.configuration.Configuration.fromArgs(args));
        
        // 从HDFS上读取多个文件
        DataSet<String> text = env.readTextFile("hdfs://path/to/directory/*.txt");
        
        // 对读取的数据进行处理
        DataSet<String> result = text.flatMap((String line, Collector<String> out) -> {
            String[] words = line.split(" ");
            for (String word : words) {
                out.collect(word);
            }
        }).groupBy("word").sum(1);
        
        // 打印结果
        result.print();
    }
}

在代码中，`ExecutionEnvironment`用于批处理，而`StreamExecutionEnvironment`用于流处理。根据实际需求选择适合的环境。`readTextFile`方法用于从HDFS上读取文本文件，可以使用通配符来处理多个文件。读取的文件内容会存储在`DataSet`中，按行处理后可以对数据进行各种操作，如拆分、过滤、聚合等。最后，通过调用`print`方法将结果输出。当需要将结果存储到HDFS中时，可以使用`writeAsTextFile`等方法。

### 回答3：
使用Flink读取HDFS上的多个文件可以使用`TextInputFormat`和`readFile`方法来实现。下面是一个示例的Java代码：

import org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class FlinkReadHDFSFiles {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 设置Hadoop配置，指定HDFS文件系统
        env.getConfig().setBoolean("fs.hdfs.hadoopconf", true);

        // 设置要读取的HDFS文件路径
        String hdfsPath = "hdfs://localhost:9000/path/to/files/";

        // 创建TextInputFormat，并指定要读取的文件路径
        TextInputFormat inputFormat = new TextInputFormat(new Path(hdfsPath));

        // 使用readFile方法读取HDFS上的多个文件，返回一个DataStream
        DataStream<String> dataStream = env.readFile(inputFormat, hdfsPath);

        // 对DataStream进行相应的操作，如打印结果等
        dataStream.print();

        // 执行Flink任务
        env.execute("Flink Read HDFS Files");
    }
}

注意事项：
1. 需要将`hadoop-common`和`hadoop-hdfs`的依赖添加到项目的`pom.xml`文件中。
2. 需要根据实际情况修改HDFS的配置信息，如HDFS的地址和待读取的文件路径。
3. 可以根据具体需求对`dataStream`进行相应的操作，例如进一步处理数据或将结果输出到其他存储系统。