flink读取含有通配符的hdfs目录下的文件

Apache Flink 中，如果想要读取 HDFS（Hadoop Distributed File System）目录下包含通配符的文件，你可以使用 `FlinkFileSystem` 和 `FileInputFormat` 类。Flink 提供了对 HDFS 的原生支持，可以通过创建一个自定义的输入函数来动态查找指定模式的文件。

下面是一个简单的示例，假设你想读取 `hdfs://path/to/directory/*` 下的所有文本文件：

import org.apache.flink.api.common.io.InputFormat;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.core.fs.FileSystem;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;

// 创建一个实现了 InputFormat 接口的类，用于处理HDFS路径
public class WildcardFileInputFormat extends InputFormat<String, String> {
    private final String hdfsPath;

    public WildcardFileInputFormat(String path) {
        this.hdfsPath = path;
    }

    // 实现必要的 InputFormat 方法，如 getSplitLocation 和 createRecordReader
    // 这部分通常需要连接到HDFS并动态查找匹配模式的文件

    @Override
    public List<String> getSplitCandidates() throws IOException {
        // 使用HDFS API (org.apache.hadoop.fs.Path.globStatus()) 获取所有匹配路径的文件
        return FileSystem.get(new Path(hdfsPath)).globStatus(new Path(hdfsPath + "/*"));
    }

    @Override
    public RecordReader<String, String> createRecordReader(InputSplit split, TaskContext ctx)
            throws IOException {
        // 创建并返回RecordReader实例，用于读取每个找到的文件
        // 这里省略了具体的RecordReader实现，你需要根据实际文件格式定制
    }
}

// 然后，在 Flink 程序中，将这个输入格式应用到 DataStream 上
DataStream<String> textFiles = env.addSource(
        new MapFunction<Tuple2<String, String>, String>() {
            @Override
            public String map(Tuple2<String, String> value) throws Exception {
                // 解析从HDFS读取的数据
                return value.f0;
            }
        },
        new WildcardFileInputFormat("hdfs://path/to/directory/*")
);

记得在运行前配置好 Flink 与 HDFS 的连接信息，并根据实际需求调整 RecordReader 的读取逻辑。