利用Linux HDFS(Hadoop Distributed File System)进行实时数据处理,可以遵循以下步骤:
core-site.xml
、hdfs-site.xml
等配置文件,以满足实时数据处理的需求。start-dfs.sh
脚本启动HDFS服务。环境搭建:
flink-conf.yaml
文件。数据采集:
数据处理:
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.JSONKeyValueDeserializationSchema;
import java.util.Properties;
public class RealTimeDataProcessing {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建Flink执行环境
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 配置Kafka消费者
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "test-group");
// 从Kafka读取数据
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
"input-topic",
new SimpleStringSchema(),
properties
);
// 数据流处理
DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaConsumer)
.map(value -> {
// 数据处理逻辑
return value.toUpperCase();
});
// 将处理后的数据写入HDFS
stream.writeAsText("hdfs://namenode:8020/output/path")
.setParallelism(1);
// 执行Flink作业
env.execute("Real-Time Data Processing");
}
}
通过以上步骤,你可以利用Linux HDFS进行实时数据处理,并根据具体需求选择合适的框架和技术栈。