1、环境准备 将编译好的jar包放到Flink的lib目录下。cp hudi-flink1.13-bundle-0.12.0.jar /opt/module/flink-1.13.2/lib2、sql-client方式2.1、修改flink-conf.yaml配置vim /opt/module/flink-1.13.2/conf/f
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2024-10-07 11:50:44
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# 如何实现“flink读取hive大表是流式读取吗”
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，掌握flink读取hive大表是流式读取的方法是非常重要的。在本文中，我将教会你如何实现这一目标。首先，我会介绍整个流程，并使用表格展示步骤；然后，我会逐步告诉你每一步需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备
原创
2024-06-23 06:41:47
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1、流式处理的背景 传统的大数据处理方式一般是批处理式的，也就是说，今天所收集的数据，我们明天再把今天收集到的数据算出来，以供大家使用，但是在很多情况下（监控、链路分析），数据的时效性对于业务的成败是非常关键的。现如今流式处理的基本框架，如下。 主要分为六个部分：事件生产者、收集、排队系统（kafka,在数据高峰时，暂时把它缓存，防止数据丢失。）、数据变换（流式处理过程）、长期存储、陈
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2024-05-14 19:16:15
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「有状态的流式处理」概念解析1. 传统批处理 传统批处理方法是持续收取数据，以时间作为划分多个批次的依据，再周期性地执行批次运算。 但假设需要计算每小时出现事件转换的次数，如果事件转换跨越了所定义的时间划分，传统批处理会将中间运算结果带到下一个批次进行计算；除此之外，当出现接收到的事件顺序颠倒情况下，传统批处理仍会将中间状态带到下一批次的运算结果中，这种处理方式也不尽如人意。2. 理想方法 第一点
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2023-12-25 12:39:19
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一、概述storm最大的特点是快，它的实时性非常好（毫秒级延迟）。为了低延迟它牺牲了高吞吐，并且不能保证exactly once语义。在低延迟和高吞吐的流处理中，维持良好的容错是非常困难的，但为了得到有保障的准确状态，人们想到一种替代方法：将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业（微批次处理）。如果分割得足够小，计算几乎可以实现真正的流处理。因为存在延迟，所以不可能做到完全实时，但是每个简单
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2023-08-03 19:02:45
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数据流编程模型抽象级别程序和数据流并行数据流窗口时间有状态操作检查点(checkpoint)容错批量流处理下一步抽象级别flink针对 流式/批处理 应用提供了不同的抽象级别。 这个最低级别的抽象提供了有状态的流式操作。它是通过处理函数嵌入到DataStream API。它允许用户自由的处理一个或者多个数据流中的事件，并且使用一致，容错的状态。此外，用户可以注册回调事件时间和处理时间，允
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2024-06-03 21:03:39
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* * @deprecated use {@link AvroParquetWriters} instead. // 看这部分是建议使用AvroParquetWriters */ @Deprecated // 这里已经标注了过时 public class ParquetAvroWriters {/\*\** Creates a ParquetWriterFactory for an A
创建表并加载数据hive>create table UserTest(
user_id string,
card_id string,
type string,
`timestamp` bigint
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
hive>load data local
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2023-07-12 13:25:26
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随着Flink 1.10版本的发布，Table API&SQL得以完善，现在可以基于Flink SQL实现离线分析了。在离线分析的场景中，最经常的使用场景是读取Hive做分析处理，这时就不得不研究下Flink读取Hive的原理了。在阅读本文之前，可以思考两个问题：1 Flink是如何读取Hive数据？2 Flink如何控制读取的并行度？1 Flink如何识别Hive表Flin
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2023-10-02 19:37:45
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# Flink流式处理数据Python
## 简介
Flink是一个开源的流处理框架，可以处理实时数据流。它提供了高效的数据处理能力，支持丰富的数据流操作和模型。
在本文中，我们将使用Python编写Flink流处理应用程序，以演示如何使用Flink处理实时数据流。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装Flink和Python环境。我们可以从Flink的官方网站上下载并安装Flink
原创
2023-11-29 05:30:56
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# 使用 Apache Flink 读取 Kafka 数据并写入 Hive 表的完整教程
在大数据处理领域，Apache Flink 和 Apache Kafka 常常一起使用。Flink 提供了流处理能力，而 Kafka 则负责高吞吐量的数据传输。结合它们，我们可以实现从 Kafka 读取数据并将数据写入 Hive 表的完整方案。本文将带你逐步实现这一过程。
## 流程概述
为了帮助你理解
原创
2024-08-14 08:35:11
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文章目录六、Flink Table API 和Flink SQL1、Table API和SQL是什么？2、如何使用Table API3、基础编程框架3.1 创建TableEnvironment3.2 将流数据转换成动态表 Table3.3 将Table重新转换为DataStream4、扩展编程框架4.1 临时表与永久表4.2 AppendStream和RetractStream4.3 内置函数与自
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2024-03-16 08:12:49
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Apache Flink是一个框架和分布式大数据处理引擎，可对有界数据流和无界数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。 Flink基本概念 流处理：特点是无限、实时，无需针对整个数据集执行操作，而是通过对系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。 有界数据流：有明确定义的开始和结束，可以在执行任何计算之前通过获取
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2023-08-18 16:39:26
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# Presto 读取Hive表数据全量读取吗
在大数据领域中，Presto 是一种流行的分布式 SQL 查询引擎，被广泛应用于实时数据查询和分析任务。与传统的 Hive 查询相比，Presto 提供更高的性能和更低的延迟，使得用户能够更快地获取需要的数据。
然而，很多人对于 Presto 在读取 Hive 表数据时，是否会进行全量读取产生疑问。在实际应用中，Presto 的查询方式是基于计算
原创
2024-06-28 06:50:07
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7月7日，Flink 1.11 版本发布，与 1.10 版本相比，1.11 版本最为显著的一个改进是 Hive Integration 显著增强，也就是真正意义上实现了基于 Hive 的流批一体。本文用简单的本地示例来体验 Hive Streaming 的便利性并跟大家分享体验的过程以及我的心得，希望对大家上手使用有所帮助。添加相关依赖测试集群上的 Hive 版本为 1.1.0，Hadoop 版本
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2024-10-12 16:12:35
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任何存储系统都是由数据和元数据组成，Hive也不例外，只是它的数据存储系统和元数据存储是分离的，分别位于不同的分布式系统中，如数据存储在分布式系统MinIO或者HDFS上，元数据存储在HIve Metastore或第三方元数据系统如Glue等。外部系统访问存储系统需要两步：先从元数据系统中获取要访问数据的元数据，如所在的位置等信息，然后再通过元数据访问存储系统，访问实际的数据。Flink查询Ice
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2024-01-02 11:52:33
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目录0. 相关文章链接1. 流读（Streaming Query）2. 增量读取（Incremental Query）3. 限流0. 相关文章链接 Hudi文章汇总 1. 流读（Streaming Query） 当前表默认是快照读取，即读取最新的
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2023-07-18 13:10:21
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Flink1.11版本对SQL的优化是很多的，其中最重要的一点就是hive功能的完善，不再只是作为持久化的Catalog，而是可以用原生的FlinkSQL流式的写数据到入hive中本文使用官网“StreamingWriting”案例（https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/table/hive/hive_st
原创
2021-02-07 15:07:51
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# 使用Flink读取Kafka数据并写入Hive表
随着大数据技术的发展，Apache Flink作为一种流处理框架，逐渐受到越来越多开发者的青睐。而Kafka作为高吞吐量、分布式消息队列，常被用于实时数据流的接收与处理。而Hive则作为一种数据仓库工具，擅长数据分析与处理。本文将介绍如何使用Flink读取Kafka中的数据，并将其写入Hive表。
## 环境准备
在开始之前，首先需要准备
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterToolimport org.apache.flink.streaming.api.scala._// 流处理 word countobject Str
原创
2022-07-04 11:16:37
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