flink多数据类型从Kafka同步到动态HDFS目录

上文中只是处理了JSON数据，参考：juejin.cn/post/732131... 实际使用场景常见的数据除了json之外还有csv等，期望flink程序可以适配这两种数据类型，分别按照事件时间将数据写入到文件系统中。

程序

核心还是实现BucketAssigner接口，这里我们将具体逻辑抽取放到类方法中实现，目的是为了可以正常调用并访问全局配置以及对象。

java 复制代码

.withBucketAssigner(new BucketAssigner<String, String>() {
    @Override
    public String getBucketId(String s, Context context) {
        String bucketId;  //? 定义bucketId变量
        String customBucketId = null;
        try {
        // 获取自定义的bucketId
            customBucketId = kafka2FileSys.getCustomBucketId(s);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        //? 构造bucketId并返回
        bucketId = "dtime=" + customBucketId;
        return bucketId;
    }

    @Override
    public SimpleVersionedSerializer<String> getSerializer() {
        return SimpleVersionedStringSerializer.INSTANCE;
    }
})

具体的类方法如下：

java 复制代码

public String getCustomBucketId(String value) throws Exception {
    String dtime;
    // 从配置文件中读取数据类型以及其他配置
    String dataType = getConfigValue("datatype");  // json or text
    String dtField = getConfigValue("datetimefield");  // json datetime field
    int dtIndex = Integer.parseInt(getConfigValue("datetimefieldindex"));  // text datetime index
    String dataPatter = getConfigValue("datapatter");  // text sign
    if(dataType.equalsIgnoreCase("JSON")){
        JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(value);
        dtime = jsonObject.getString(dtField);
    } else if (dataType.equalsIgnoreCase("TEXT")) {
        String[] valueList = value.split(dataPatter);
        dtime = valueList[dtIndex];
    }else{
        return null;
    }
    // 解析日期时间数据
    String dtFormat = getConfigValue("datetimeformat");
    DatetimeTool dtTool = new DatetimeTool(dtime, dtFormat);
    return dtTool.getDate("yyyyMMdd");
}

如果是json数据，则从一级的key中获取对应的日期时间数据；如果是csv（按照分隔符分割的文本数据）的话，从配置中加载日期时间的索引以及分隔符，然后进行解析。然后按照对应的日期时间格式进行解析返回yyyyMMdd的日期时间字符串。 BucketAssigner接口再做前缀的拼接，例如添加dtime=的前缀，组成dtime=20230101的格式。

主要的核心代码就是上述的内容了。这个需求只是做同步，可用于同步到数仓的ODS层。具体的数据处理以及清洗的逻辑没有实现~~多数据类型的清洗逻辑比较麻烦~~，可以对各业务的数据情况以及数据类型、格式等做抽象，封装数据解析处理类，在map或者flatmap等算子中创建数据处理解析类实现解析的逻辑，也可以实现自定义的抽象接口等。其他的工具类就不废话了。

github

GitHub地址：github.com/saberbin/Ka...

gitee地址：gitee.com/saberbin/Ka...

（因为GitHub没法正常访问，所以GitHub目前仓库是空的，gitee有完整的项目代码。）readme文档没有写，因为GitHub无法正常访问，写了也是白写。后面心情好了会写readme，push到GitHub，gitee不会再更新了 $种植$ 。 gitee姑且是设置开源了，不知是否可以正常访问。最后，快过年了，新春快乐。