flink1.13.6读取和写入avro压缩格式的parquet,各个依赖怎么配置,总是报错呢?
在 Flink 1.13.6 中读取和写入 Avro 压缩格式的 Parquet 文件,你需要正确配置相关的依赖项。下面是一个可能的配置示例:
在 Flink 项目中添加以下 Maven 依赖项:
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-avro</artifactId>
<version>1.13.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.parquet</groupId>
<artifactId>parquet-avro</artifactId>
<version>1.12.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.parquet</groupId>
<artifactId>parquet-hadoop</artifactId>
<version>1.12.0</version>
</dependency>
在 Flink 程序中使用 AvroParquetInputFormat 进行读取操作,例如:
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.formats.parquet.avro.ParquetAvroWriters;
import org.apache.flink.formats.parquet.avro.ParquetAvroWriters.Builder;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.api.common.io.FileInputFormat;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.parquet.avro.AvroReadSupport;
public class ReadAvroParquetExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置 AvroReadSupport 类
env.getConfig().setAvroReadSchema(YourAvroClass.class);
// 设置 Parquet 文件路径
String parquetPath = "path/to/your/parquet/file.parquet";
Path path = new Path(parquetPath);
// 创建 AvroParquetInputFormat
AvroParquetInputFormat<YourAvroClass> inputFormat = new AvroParquetInputFormat<>(path, YourAvroClass.class);
// 读取 Parquet 文件
DataSet<Tuple2<Void, YourAvroClass>> dataSet = env.createInput(inputFormat);
// 在这里进行你想要的处理操作
// 执行任务
env.execute("Read Avro Parquet Example");
}
}
配置写入 Avro 压缩格式的 Parquet 文件,例如:
import org.apache.flink.formats.parquet.avro.ParquetAvroWriters;
public class WriteAvroParquetExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 构建 ParquetAvroWriters.Builder
Builder<YourAvroClass> builder = ParquetAvroWriters.forReflectRecord(YourAvroClass.class);
// 设置压缩格式(例如 Snappy)
builder.withCompressionCodec(org.apache.parquet.hadoop.metadata.CompressionCodecName.SNAPPY);
// 设置输出文件路径
String outputPath = "path/to/output/parquet/file.parquet";
// 写入 Parquet 文件
yourDataSet.write(builder.build(), outputPath);
// 执行任务
env.execute("Write Avro Parquet Example");
}
}
请根据你的具体需求和数据类型调整上述示例代码。确保你的环境中包含正确的依赖项,并按照示例中的方式进行配置和编写程序。如仍然遇到错误,请提供具体的错误信息,以便更好地帮助您解决问题。