flink上多路徑的檔案支援似乎不太友好，目前沒有找到更好的辦法。

在spark下可以使用的讀取hdfs多路徑的方式為：
/root/data/20170101/
/root/data/20170102/
/root/data/20170103/
…
/root/data/20170201/
/root/data/20170202/
…
比如讀取二月份的所有資料可以使用如下
spark可以使用hdfs://hostname:9000/root/data/201702*/*
flink卻不太支援該方式

自身採用的策略是：
迴圈讀取拼接路徑為path_i，（具體程式碼如下）

//初始化讀取stData，賦值給union_st_data_resut
val union_st_data_resut:
 
 DataSet[Dsfuion] = stData

for (i <- 1 to 9) {
   var path_i: String = "hdfs://hostname:9000/root/data/201702"+i
   val st_data_tem: DataSet[String] = env.readTextFile(path_i)
   val stData_tem: DataSet[Dsfuion] = st_data_tem.map(x => {
        val data = x.split(",")
        (Dsfuion(data(0).toInt, data
 
(1).toInt)
      }) 
   union_st_data_resut.union(stData_tem)
 }
//這樣就可以對生成的union_st_data_resut路徑下的所有資料合併結果進行操作了