flink数据清洗kafka数据scala编写

在 Flink 中使用 Kafka 作为数据源，可以使用 Flink 的 Kafka Connector，具体操作可以参考官方文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/connectors/kafka.html

数据清洗可以在 Flink 中使用 Map 或 FlatMap 函数实现，具体操作也可以参考官方文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/stream/operators/

以下是一个示例代码，假设 Kafka 中的消息格式为 (key, value)，value 为包含多个字段的 JSON 字符串，需要对其中某些字段进行清洗：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer

case class Message(key: String, field1: String, field2: String)

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val properties = new Properties()
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
properties.setProperty("group.id", "flink-kafka-example")

val consumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("topic", new SimpleStringSchema(), properties)
val stream = env.addSource(consumer)

val cleanedStream = stream
  .map(json => {
    val obj = parse(json).extract[Message]
    Message(obj.key, cleanField(obj.field1), cleanField(obj.field2))
  })

def cleanField(field: String): String = {
  // 对字段进行清洗，比如去除空格、转换大小写等操作
  field.trim.toLowerCase
}

cleanedStream.print()

env.execute("Kafka data cleaning example")

在代码中，首先通过 FlinkKafkaConsumer 从 Kafka 中读取数据，并使用 SimpleStringSchema 将消息转换为字符串。然后使用 Map 函数将 JSON 字符串解析成样例类 Message，同时对其中的 field1 和 field2 字段进行清洗，最后将清洗后的结果打印出来。