一、直接访问

1.引入HDFS的相关jar包：

    <dependency>
    <groupId>org.apache.beam</groupId>
    <artifactId>beam-sdks-java-io-hadoop-file-system</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
    </dependency>

2.使用HadoopFileSystemOptions代替PipelineOptions

public interface WordCountOptions extends HadoopFileSystemOptions {
    @Description("input file")
    @Default.String("hdfs://localhost:9000/tmp/words2")
    String getInputFile();
    void setInputFile(String in);

    @Description("output")
    @Default.String("hdfs://localhost:9000/tmp/hdfsWordCount")
    String getOutput();
    void setOutput(String out);
}

3.给Options指定HDFS配置

    Configuration conf=new Configuration();
    conf.set("fs.default.name", "hdfs://localhost:9000");
    HDFSOption options= PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation()
            .as(HDFSOption.class);
    options.setHdfsConfiguration(ImmutableList.of(conf));
    

4.与访问本地文件一样访问HDFS文件

    Pipeline p = Pipeline.create(options);
    Data = p.apply("Read from HDFS",
            TextIO.read().from(options.getInputFile()));
            

实际测试中发现本地runner（如Direct, Flink Local, Spark Local...）能够成功读写HDFS，但是集群模式下（如Flink Cluster, Spark Cluster...）读写HDFS失败，原因未知。

二、通过HBase访问

除了直接读写HDFS的数据，还可以通过HBase来进行读写。
1.添加相关jar包

    <!--hbase-->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.beam</groupId>
        <artifactId>beam-sdks-java-io-hbase</artifactId>
        <version>${beam.verson}</version>
    </dependency>

2.设置HBase连接信息

    Configuration conf = new Configuration();
    conf.setInt(HConstants.HBASE_CLIENT_RETRIES_NUMBER, 1);
    conf.setStrings("hbase.master.hostname", "localhost");
    conf.setStrings("hbase.regionserver.hostname", "localhost");

3.使用上述的conf读HBase数据

    pipe
            //指定配置和表名
            .apply("Read from HBase",
                    HBaseIO.read().withConfiguration(conf).withTableId("test_tb"))
                       
            .apply(ParDo.of(new DoFn<Result, String>() {
                @ProcessElement
                public void processElement(ProcessContext c) {
                 //读到的数据是HBase API中定义的Result格式，需要按照HBase官方说明进行剥取 
                    Result result = c.element();
                    String rowkey = Bytes.toString(result.getRow());
                    System.out.println("row key: ");

                    for(Cell cell : result.listCells())
                    {
                        System.out.println("qualifier:"+Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)));
                        System.out.println("value:"+Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
                    }

                    c.output(rowkey);
                }
            }));

4.写入到HBase

    //写入前需要将string数据封装为Hbase数据格式mutation
    .apply(ParDo.of(new DoFn<String, Mutation>() {
        @ProcessElement
        public void processElement(ProcessContext context) {
            byte[] qual = Bytes.toBytes("qual");
            byte[] cf = Bytes.toBytes("cf");
            byte[] row = Bytes.toBytes("kafka");
            byte[] val = Bytes.toBytes(context.element());
            final Charset UTF_8 = Charset.forName("UTF-8");
            Mutation mutation = new Put(row).addColumn(cf, qual, val);
            context.output(mutation);
        }

    }))
    .apply("write to Hbase",
            HBaseIO.write()
                    .withConfiguration(conf)
                    .withTableId("test_tb"));

经测试，无论本地runner还是集群runner都能成功读写。
但是发现一个问题，使用mvn exec:java进行调试成功，而使用shade插件打包成jar运行却一直报错，说Mutation没有指定coder，beam论坛上求助后得到的回复是maven-shade-plugin版本太旧，需要更新到3.0.0以上版本，但我改了3.0的版本之后还是一样的错误。后来添加了ServicesResourceTransformer才解决。

<transformers>
    <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
</transformers>