# 使用Hive接收Kafka数据：初学者指南
在大数据领域，Hive和Kafka是两个非常重要的工具。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，而Kafka则是一个高吞吐量的分布式消息队列系统。当我们想要将Kafka中的实时数据流批量存储到Hive中时，就需要进行一些配置和编程。本文将带您逐步了解如何实现Hive接Kafka的整个流程。
## 整体流程
下面的表格展示了实现Hive接K
原创
2024-09-09 06:04:54
50阅读
在现代应用中，Java与Kafka的结合被广泛使用，特别是当我们需要处理大量消息和事件时。本文将详细探讨如何有效地“Java接Kafka”，并逐步阐述这个过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等内容。
## 版本对比
Kafka 的版本多次迭代，每个新版本都引入了许多特性。下面是一个时间轴，展示了 Kafka 版本的演进和特性改变。
```mermaid
ti
构建EMQ连接Kafka的插件，实现消息由MQTT Broker传递至Kafka* [构建Kafka插件——环境准备]1、编译安装EMQ X（1）获取源码（2）设置环境变量（3）编译2、构建Kafka插件* [Other：获取企业版EMQ桥接Kafka]EMQ X桥接Kafka（1）创建Kafka主题（2）创建资源（3）定义消息筛选规则（4）MQTT客户端发送消息测试配置拓展 本文提供了两种方式
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2024-03-22 10:03:44
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Kafka简介由Scala和Java编写,Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统.环境介绍操作系统:centos6.5 kafka:1.0.1 zookeeper:3.4.6术语介绍Broker : Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为brokerTopic : 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储
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2023-11-09 21:30:55
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目录前言一、简介1、基本概念2、Series3、Retention Policies二、命令操作1.数据库与表的操作2.保留策略3.用户权限管理4.series/point/tag/field5.增删改6.查询三、api操作1.连接2.插入3.删除4.查询四、其他1.备份2.恢复 前言…略一、简介…略1、基本概念mysqlinfluxdb说明database/bucketdatabase数据库t
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2024-10-16 14:03:44
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背景
公司的系统是一个对外提供服务的接口，每一次调用日志都需要保存到hive中，以便后期做数据分析。每天的调用量在亿级，日志数据量100G以上，在量级还没有这么大的时候，采取的办法比较原始：直接通过log4j打印到日志文件，然后通过抽数工具同步到hive中，每天凌晨同步前一天的数据。随着量级增大，日志文件越来越大，每天抽数就要抽好几个小时，而且偶尔还由于网络问题等原因失败。
方案
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2023-08-21 21:30:51
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对接kafka 0.8以及0.8以上的版本Spark要在2.3.0一下选择较好，因为这个Spark对接kafka用这个比较稳定，1.0还是测试 导入依赖<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<!--0.8是kafka的版本，2.11是scala的版本
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2023-09-05 10:51:57
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# Kafka到Hive：实时数据流处理的完美组合
![journey](mermaid
journey
title Kafka到Hive的实时数据流处理
section 采集数据
Kafka --> Hive: 将数据实时发送到Kafka
section 数据流处理
Hive --> Hive: 创建外部表
Hive --> Hive: 创建内部表
原创
2023-10-03 08:34:06
83阅读
数据倾斜即为数据在节点上分布不均，是常见的优化过程中常见的需要解决的问题。常见的Hive调优的方法：列剪裁、Map Join操作、 Group By操作、合并小文件。 一、表现 1.任务进度长度为99%，在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成； 2.单一 reduce 记录与平均记录数差
## 从Kafka到Hive：实时数据处理的完美组合
在当今的互联网时代，数据处理变得越来越重要。实时数据处理成为各行业研究和分析的重要手段之一。Kafka和Hive作为两个非常流行的开源工具，在实时数据处理中发挥着重要作用。Kafka是一个分布式流处理平台，而Hive是一个数据仓库基础设施，可以方便地进行数据查询和分析。本文将介绍Kafka和Hive的基本概念，并演示如何将二者结合起来进行实时
原创
2024-05-03 05:46:19
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背景公司的系统是一个对外提供服务的接口，每一次调用日志都需要保存到hive中，以便后期做数据分析。每天的调用量在亿级，日志数据量100G以上，在量级还没有这么大的时候，采取的办法比较原始：直接通过log4j打印到日志文件，然后通过抽数工具同步到hive中，每天凌晨同步前一天的数据。随着量级增大，日志文件越来越大，每天抽数就要抽好几个小时，而且偶尔还由于网络问题等原因失败。方案日志数据不能直接发送给
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2023-07-12 09:23:25
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Spark对接Hive（必会）Spark操作Hive相比较Hive执行的MR，效率要高，因为Spark是基于DAG有向无环图，实现的内存迭代式计算，MR是基于磁盘计算引擎，相比Spark的迭代计算，要慢的多，并且磁盘IO太大，没有太好的优化，Spark是内存处理，速度要快的多，所以使用Spark对接Hive已经成为主流，例如：SparkSQL来实现的数仓操作实现方式：将Hive中的hive-sit
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2023-08-24 10:17:36
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子曰："温故而知新，可以为师矣。" 学完长时间不使用不复习便会逐渐忘记，故做一下笔记！Spark Streaming + Kafka Integration Guide (Kafka broker version 0.10.0 or higher)整合kafka0.10.0新特性（API都在实验中）。 The Spark Streaming integra
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2024-10-23 13:15:18
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随着Web技术的发展，现在各种框架，前端的，后端的，数不胜数。全栈工程师的压力越来越大。现在的前端的框架，既可以做各种Web，又可以做各种APP，前端框架更新换代越来越快，越来越多。传统的模式前端和后端进行调试，修改都非常麻烦。往往前端配合后端很痛苦，后端也嫌前端麻烦。（无解，能动手解决的事，尽量别动嘴。办公室应该常备一些，绷带，止血条，速效救心丸等药品。为了阻止事态升级，办公室要加强刀具管制条例
简介：kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机
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2024-07-12 15:46:43
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数据采集传输主要技术分为两类，一类是离线批处理、另一类是实时数据采集和传输离线批处理最有名的是Sqoop、实时数据采集和传输最为常用的是Flume和KafkaSqoop：一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop（Hive）与传统数据库（Mysql、Oracle）之间数据传递。Flume：实时日志采集平台，一个高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Kafka：通常来说Flu
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2023-11-25 09:29:20
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最近在搞flink，搞了一个当前比较新的版本试了一下，当时运行了很长时间，hdfs里面查询有文件，但是hive里面查询这个表为空，后面用了很多种方式，一些是说自己去刷新hive表，如下：第一种方式刷新
alter table t_kafkamsg2hivetable add partition(dt='2022-03-04',hr=11);
第二种方式刷新，也可以说是修复
msck repair
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2023-09-02 22:15:11
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用hive来做数仓类操作，或者大数据的运算，是没有疑问的，至少在你没有更多选择之前。
当我们要hive来做类似于大批量数据的select时，也许问题就会发生了变化。
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2023-07-04 09:49:22
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大数据环境安装和配置（Hadoop2.7.7，Hive2.3.4，Zookeeper3.4.10，Kafka2.1.0，Flume1.8.0，Hbase2.1.1，Spark2.4.0等）系统说明搭建步骤详述一、节点基础配置二、Hadoop安装和配置三、Hive安装和配置四、ZooKeeper安装和配置五、Kafka安装和配置六、Flume安装和配置七、Hbase安装和配置八、Spark安装和配
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2023-07-13 16:32:22
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一、需求描述由于本人主要从事大数据可视化的工作，就少不了对海量数据的分析，但是我们并不是数据的生产来源，数据来自有大数据可视化分析需求的用户，所以实际业务中往往会遇到大量数据从传统存储方式（关系型数据库、文件存储等）到数据仓库的迁移，本次就以实现如何基于kafka从oracle到hive仓库做数据的迁移工作。 本次操作的数据量为空间坐标数据，原始数据存储在oracle中，大概10亿条左右，通过本
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2023-10-08 15:54:39
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