java实现flink读取HDFS下多目录文件的例子

我可以回答这个问题。以下是一个Java实现Flink读取HDFS下多目录文件的例子：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
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;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class FlinkHDFSExample {

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

        final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataSet<String> text = env.readTextFile("hdfs://localhost:9000/path/to/directory1/,hdfs://localhost:9000/path/to/directory2/")
                .withParameters(new Configuration().setBoolean("recursive.file.enumeration", true));

        DataSet<Tuple2<String, Integer>> counts =
                text.flatMap(new Tokenizer())
                        .groupBy(0)
                        .sum(1);

        counts.print();
    }

    public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {

        @Override
        public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
            String[] tokens = value.toLowerCase().split("\\W+");
            for (String token : tokens) {
                if (token.length() > 0) {
                    out.collect(new Tuple2<>(token, 1));
                }
            }
        }
    }
}

这个例子使用Flink的`readTextFile`方法读取HDFS下的多个目录中的文件，并使用`Tokenizer`函数对文件进行分词，最后统计每个单词出现的次数。注意，需要在`readTextFile`方法中设置`recursive.file.enumeration`参数为`true`，以便递归地读取所有子目录中的文件。