要在Flink中進行離線處理并讀取HDFS數據，你可以按照以下步驟操作：

1. 首先，確保在你的Flink應用程序中包含了所需的依賴項。你可以通過在pom.xml文件中添加以下依賴項來引入Hadoop和HDFS的相關庫：

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-java</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
    <version>${hadoop.version}</version>
  </dependency>
</dependencies>

請確保將${flink.version}替換為你正在使用的Flink版本，并將${scala.binary.version}替換為你正在使用的Scala版本。

2. 創建一個StreamExecutionEnvironment對象，該對象用于設置Flink作業的執行環境：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

3. 使用.readTextFile()方法從HDFS中讀取數據。該方法將返回一個DataStream對象，該對象表示來自HDFS的文本數據流：

DataStream<String> dataStream = env.readTextFile("hdfs://path/to/file");

請將hdfs://path/to/file替換為你要讀取的HDFS文件的路徑。

4. 使用.print()方法打印數據流中的數據，或使用其他操作進行數據處理：

dataStream.print();

5. 最后，使用.execute()方法啟動Flink作業的執行：

env.execute("Read HDFS Data");

完成以上步驟后，你的Flink應用程序將能夠讀取HDFS中的數據并進行離線處理。你可以根據自己的需求進行進一步的數據處理和轉換操作。