如果flink的原始日志文件使用scala，如何读取文件？

在使用Scala读取Flink原始日志文件时，你可以使用Flink的FileInputFormat类来实现。FileInputFormat是一个Flink提供的通用输入格式，可以用于读取各种类型的文件。

以下是一个示例代码片段，演示了如何使用Scala读取Flink原始日志文件：

import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction
import org.apache.flink.util.Collector

object ReadLogFile {
  def main(args: Array[String]) {
    // 设置执行环境
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 读取原始日志文件
    val filePath = "path/to/logfile.txt"
    val logs = env.readTextFile(filePath)

    // 解析日志
    val parsedLogs = logs.flatMap(new LogParser())

    // 打印解析结果
    parsedLogs.print()

    // 执行任务
    env.execute("Read Log File")
  }

  // 日志解析器，将每行日志解析为特定的数据结构
  class LogParser extends FlatMapFunction[String, LogEntry] {
    override def flatMap(value: String, out: Collector[LogEntry]): Unit = {
      // 在这里实现解析逻辑，将日志解析为LogEntry对象并发出
      val logEntry = parseLog(value)
      out.collect(logEntry)
    }

    private def parseLog(log: String): LogEntry = {
      // 在这里实现解析逻辑，将日志字符串解析为LogEntry对象
      // 例如：val fields = log.split(",")
      //       val logEntry = LogEntry(fields(0), fields(1), ...)
      //       logEntry
    }
  }

  // 日志数据结构
  case class LogEntry(field1: String, field2: String, ...)
}

在上述代码中，首先需要设置Flink的执行环境（ExecutionEnvironment）。然后，使用readTextFile方法读取原始日志文件（filePath表示日志文件的路径）。接下来，通过flatMap操作将每行日志解析为特定的数据结构（LogEntry）。最后，通过print方法打印解析结果，然后调用execute方法执行任务。

请注意，上述代码片段中的LogParser类需要根据实际的日志格式进行实现。你可以根据日志的具体内容，使用split等方法将日志字符串解析为所需的字段，并创建相应的数据结构（LogEntry）进行保存。

希望这个回答能够帮助你解决问题。如果还有其他问题，请随时提问。