PiflowX组件-FileRead

FileRead组件

组件说明

从文件系统读取。

计算引擎

flink

组件分组

file

端口

Inport:默认端口

outport:默认端口

组件属性

名称 展示名称 默认值 允许值 是否必填 描述 例子
path path "" 文件路径。 hdfs://server1:8020/flink/test/text.txt
format format "" Set("json", "csv", "avro", "parquet", "orc", "raw", "debezium-json", "canal-json") 文件系统连接器支持format。 json
monitorInterval monitorInterval "" 设置新文件的监控时间间隔,并且必须设置 > 0 的值。 每个文件都由其路径唯一标识,一旦发现新文件,就会处理一次。 已处理的文件在source的整个生命周期内存储在state中,因此,source的state在checkpoint和savepoint时进行保存。更短的时间间隔意味着文件被更快地发现,但也意味着更频繁地遍历文件系统/对象存储。 如果未设置此配置选项,则提供的路径仅被扫描一次,因此源将是有界的。
tableDefinition TableDefinition "" Flink table定义。
properties PROPERTIES "" 连接器其他配置。

FileRead示例配置

json 复制代码
{
  "flow": {
    "name": "FileReadTest",
    "uuid": "1234",
    "stops": [
      {
        "uuid": "1111",
        "name": "FileRead",
        "bundle": "cn.piflow.bundle.flink.file.FileRead",
        "properties": {
          "path": "src/test/resources/file/user.csv",
          "format": "csv",
          "tableDefinition": "{\"catalogName\":null,\"dbname\":null,\"tableName\":\"\",\"ifNotExists\":true,\"physicalColumnDefinition\":[{\"columnName\":\"name\",\"columnType\":\"STRING\",\"comment\":\"name\"},{\"columnName\":\"age\",\"columnType\":\"INT\"}],\"metadataColumnDefinition\":null,\"computedColumnDefinition\":null,\"watermarkDefinition\":null}",
          "properties": "{'csv.field-delimiter':',','csv.ignore-parse-errors':'true'}"
        }
      },
      {
        "uuid": "2222",
        "name": "ShowData1",
        "bundle": "cn.piflow.bundle.flink.common.ShowData",
        "properties": {
          "showNumber": "100"
        }
      }
    ],
    "paths": [
      {
        "from": "FileRead",
        "outport": "",
        "inport": "",
        "to": "ShowData1"
      }
    ]
  }
}
示例说明

本示例演示了通过FileRead从本地文件user.csv中读取内容,然后使用ShoData组件将数据打印在控制台。

演示DEMO

PiflowX组件-FileRead

相关推荐
老蒋新思维4 小时前
创客匠人峰会深度解析:知识变现的 “信任 - 效率” 双闭环 —— 从 “单次交易” 到 “终身复购” 的增长密码
大数据·网络·人工智能·tcp/ip·重构·数据挖掘·创客匠人
EveryPossible6 小时前
优先级调整练习1
大数据·学习
B站计算机毕业设计之家7 小时前
基于大数据热门旅游景点数据分析可视化平台 数据大屏 Flask框架 Echarts可视化大屏
大数据·爬虫·python·机器学习·数据分析·spark·旅游
Jackeyzhe8 小时前
Flink学习笔记:如何做容错
flink
亿坊电商9 小时前
无人共享茶室智慧化破局:24H智能接单系统的架构实践与运营全景!
大数据·人工智能·架构
老蒋新思维9 小时前
创客匠人峰会新解:AI 时代知识变现的 “信任分层” 法则 —— 从流量到高客单的进阶密码
大数据·网络·人工智能·tcp/ip·重构·创始人ip·创客匠人
Jerry.张蒙9 小时前
SAP业财一体化实现的“隐形桥梁”-价值串
大数据·数据库·人工智能·学习·区块链·aigc·运维开发
一勺-_-10 小时前
.git文件夹
大数据·git·elasticsearch
秋刀鱼 ..12 小时前
2026年电力电子与电能变换国际学术会议 (ICPEPC 2026)
大数据·python·计算机网络·数学建模·制造
G皮T13 小时前
【Elasticsearch】 大慢查询隔离(一):最佳实践
大数据·elasticsearch·搜索引擎·性能调优·索引·性能·查询