flink readfile 递归读取文件夹

flink可以使用readfile方法来递归读取文件夹中的所有文件。当使用readfile时，flink会递归地读取指定文件夹及其子文件夹中的所有文件，并将它们作为数据流进行处理。这意味着我们可以轻松地处理包含大量文件的文件夹，并对它们进行各种数据处理操作。

在使用readfile时，我们可以通过指定文件夹路径来告知flink需要读取哪个文件夹中的文件。flink会递归地读取该文件夹及其子文件夹中的所有文件，并将它们逐一读取为数据流。这样，我们就可以在flink中对这些文件进行各种数据处理操作，如过滤、转换、聚合等。

通过flink readfile递归读取文件夹，我们可以轻松地处理包含大量文件的文件夹中的数据，并将它们作为数据流进行实时处理。这为我们的数据处理操作提供了更大的灵活性和扩展性，使我们能够更好地应对数据处理需求的变化和增长。

总之，flink readfile方法可以帮助我们递归地读取文件夹中的所有文件，并将它们作为数据流进行处理，为我们的数据处理操作提供了更大的便利性和灵活性。

相关问题

flink readfile方法

Apache Flink提供了一个可重置的数据源连接器，支持将文件中的数据提取成数据流。可以使用TextInputFormat来读取文本文件，该方法会按行来读取文本文件。可以使用PROCESS_CONTINUOUSLY来以时间间隔周期性的扫描文件，如果目标文件发生了修改，就会将修改过的文件重新读取一份。如果不需要以时间间隔扫描文件，可以使用PROCESS_ONE。下面是一个示例代码：

val lineReader = new TextInputFormat(null)
streamLocal.readFile[String](
    lineReader,
    "file:///path/to/file",
    FileProcessingMode.PROCESS_CONTINUOUSLY,
    5000L)
.map(x => {
    val value = x.split(",")
    (value(0), value(1).toInt)
})

其中，lineReader是一个TextInputFormat对象，用于读取文本文件；streamLocal是一个StreamExecutionEnvironment对象，用于执行Flink程序；readFile方法用于读取文件，第一个参数是数据源连接器，第二个参数是文件路径，第三个参数是文件处理模式，第四个参数是扫描文件的时间间隔。最后使用map方法对读取的数据进行处理。

flink 自定义source读取文件

Flink是一个高性能流式处理引擎，可以读取各种各样的数据源，包括自定义的源。自定义源是使用Flink的一种方式，主要是为了读取一些非标准的数据源或者改善性能表现。

自定义source是一个接口，需要实现org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction接口。该接口只有两个方法，一个是run()，另一个是cancel()。在run()中实现数据读取的逻辑，cancel()用于取消读取。自定义source主要包括数据什么时候开始读取，如何读取数据及什么时候读取结束等。

实现自定义source需要在程序入口处调用StreamExecutionEnvironment对象中的addSource()方法，将自定义source添加到批处理中。示例如下：

DataStreamSource<String> dataSource = env.addSource(new MySource());

其中，MySource是自定义的数据源。

在自定义source中，可以采用文件缓存方式来提升读取性能。通过FileChannel打开文件，使用ByteBuffer读取文件，然后将ByteBuffer通过Flink的DataStream传递给后续算子处理。这种方式可以大大提升文件读取的性能，减少文件IO的次数。示例如下：

try {
    FileInputStream inputStream = new FileInputStream(filePath);
    FileChannel inChannel = inputStream.getChannel();
    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024 * 1024 * 5);
    while (inChannel.read(buffer) != -1) {
        buffer.flip();
        sourceContext.collect(buffer);
        buffer.clear();
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

自定义source的实现需要根据具体的数据源进行，但总体来说，实现自定义源并不复杂，只需要理解Flink数据处理的机制，并编写封装好的代码即可。