flink 读parquet乱码

如果使用Flink读取Parquet文件时遇到乱码问题，可以尝试以下解决方法：

1. 确认输入文件编码格式是否正确，可以使用其他工具先检查一下文件内容是否正常。

2. 确认Flink环境的编码设置是否正确，可以在启动Flink Job时添加参数 -Dfile.encoding=utf-8 来设置编码格式。

3. 确认Flink和Parquet版本是否兼容，可以尝试升级Flink或Parquet的版本来解决问题。

4. 尝试使用其他方式读取Parquet文件，例如使用Hadoop的ParquetInputFormat来读取文件，看是否能解决乱码问题。

如果以上方法都无法解决问题，可以考虑联系Flink社区或Parquet开发者寻求帮助。

相关问题

flink 读 kudu

要在Flink中读取Kudu数据，你可以使用KuduConnector。首先，确保你已经正确配置了Flink和Kudu的环境。

然后，你需要添加KuduConnector的依赖到你的Flink项目中。在Maven项目中，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kudu_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

接下来，你可以使用KuduConnector来创建一个Flink的DataStream或Table来读取Kudu表的数据。下面是一个使用DataStream的示例：

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;

import org.apache.flink.connector.kudu.streaming.KuduSource;

public class FlinkKuduReader {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        String masterAddresses = "kudu-master1:7051,kudu-master2:7051"; // Kudu Master地址
        String tableName = "your_table"; // Kudu表名

        KuduSource<Tuple2<String, Integer>> kuduSource = KuduSource.Builder
            .<Tuple2<String, Integer>>builder()
            .setMasterAddresses(masterAddresses)
            .setTable(tableName)
            .setRowConverter(...)
            .build();

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> kuduStream = env.fromSource(kuduSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "KuduSource");

        tEnv.createTemporaryView("kuduView", kuduStream, "col1, col2");

        // 在这里可以对kuduView进行各种操作，如查询、聚合等

        env.execute("Flink Kudu Reader");
    }
}

在上面的示例中，你需要将`kudu-master1`和`kudu-master2`替换为你的Kudu Master的地址，将`your_table`替换为你要读取的Kudu表名。

你还需要实现一个`RowConverter`接口来告诉Flink如何将Kudu行转换为Flink的Tuple或其他数据结构。根据你的Kudu表的结构，你可以自定义一个实现`RowConverter`接口的类并在上面的代码中替换`.setRowConverter(...)`部分。

这样，你就可以使用Flink来读取Kudu表的数据了。希望对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。

flink 实时读 kudu

你可以使用 Apache Flink 的 Table API 和 Kudu Connector 来实时读取 Kudu 数据库中的数据。首先，确保你已经正确安装了 Flink 和 Kudu Connector。

接下来，你需要创建一个 Flink 的执行环境，并引入所需的依赖：

import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;

public class FlinkKuduExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建执行环境
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(), settings);

        // 注册 Kudu 表
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE kudu_table (" +
                "   id INT," +
                "   name STRING," +
                "   age INT" +
                ") WITH (" +
                "   'connector' = 'kudu'," +
                "   'kudu.masters' = 'kudu.master:7051'," +
                "   'kudu.table' = 'my_table'" +
                ")");

        // 查询 Kudu 表数据
        TableResult result = tableEnv.executeSql("SELECT * FROM kudu_table");
        Table table = result.getTable();

        // 打印查询结果
        tableEnv.toAppendStream(table, Row.class).print();

        // 执行任务
        try {
            tableEnv.execute("Flink Kudu Example");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在上述代码中，你需要修改以下参数：

- `'kudu.master'`：Kudu 的主节点地址和端口。
- `'kudu.table'`：要读取的 Kudu 表名。

然后，你就可以使用 Flink 的 Table API 来编写你的查询逻辑，并将结果打印出来。

注意，这只是一个简单的示例。在实际使用中，你可能需要根据具体情况调整代码和配置。另外，确保你已经正确配置了 Kudu 的连接信息和表结构。