# Flink 写入 HDFS 到 Hive 的完整指南
在大数据处理领域,Apache Flink 是一个广泛应用的流处理框架,而 Apache Hive 则是一个数据仓库工具,常用来处理 Hadoop 的数据存储。将 Flink 写入 HDFS 并最终在 Hive 中查询数据,是一项重要的操作。本文将为刚入行的小白介绍这个过程的详细步骤和代码示例。
## 流程概述
在开始之前,让我们先看
原创
2024-09-04 06:16:36
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一、应用场景:Flink 消费 Kafka 数据进行实时处理,并将结果写入 HDFS。二、Streaming File Sink由于流数据本身是无界的,所以,流数据将数据写入到分桶(bucket)中。默认使用基于系统时间(yyyy-MM-dd--HH)的分桶策略。在分桶中,又根据滚动策略,将输出拆分为 part 文件。1、Flink 提供了两个分桶策略,分桶策略实现了 org.apach
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2023-08-16 14:31:25
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文章目录背景iceberg简介flink实时写入准备sql client环境创建catalog创建db创建table插入数据查询代码版本总结 背景随着大数据处理结果的实时性要求越来越高,越来越多的大数据处理从离线转到了实时,其中以flink为主的实时计算在大数据处理中占有重要地位。Flink消费kafka等实时数据流。然后实时写入hive,在大数据处理方面有着广泛的应用。此外由于列式存储格式如p
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2023-08-18 16:37:51
406阅读
# Flink直接写入Hive写入HDFS区别实现指南
## 简介
在大数据处理中,Flink是一个强大的流式处理框架,而Hive则是一个建立在Hadoop之上的数据仓库。Flink和Hive可以很好地结合使用,从而实现将Flink计算结果直接写入Hive中的功能。本篇文章将详细介绍如何实现Flink直接写入Hive和写入HDFS的区别。
## 整体流程
下面是实现Flink直接写入Hiv
原创
2024-01-31 04:20:10
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话不多说 直接上官网Overview | Apache Flinkhive版本 3.1.3000 hadoop 版本 3.1.1.7.1.7 flink 1.16.2 代码 很简单我还是贴下 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper
import com.typesafe.config
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2024-07-29 21:56:59
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一、写数据 向Hive中写数据只尝试了流数据写入Hive,毕竟批数据写入数仓的场景并不多,Flink 1.11对于Hive流处理的支持还是改善很多的,用起来也很方便。 1、可以直接将流数据转换为Table写入hive(测试环境下采用文件写入DataStream,再转换为Table); 2、可以create table name with()直接衔接kafka等数据流。二、读数据 读数据可
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2023-06-12 21:07:34
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一、HDFS1. HDFS的本质是一个文件系统,特点是分布式,需要在多台机器启动多个NN,DN进程组成一个分布式系统2. HDFS不支持对一个文件的并发写入,也不支持对文件的随机修改,不适合存储小文件(存储小文件时会降低NN的服务能力)3. HDFS的块大小 块大小可以通过hdfs-site.xml中的dfs.blocksize进行配置! 如果不配置,那么在hadoop1.x时,dfs.blo
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2023-10-25 15:12:16
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modules概念通过hive module使用hive函数sql 客户端原理分析和源码解析modules概念flink 提供了一个module的概念,使用户能扩展flink的内置对象,比如内置函数。这个功能是插件化的,用户可以方便的加载或者移除相应的module。flink内置了CoreModule,并且提供了一个hive module,允许用户在加载了hive module之后使
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2024-06-22 20:09:20
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文章目录开发环境版本说明摘要本文大纲环境搭建基础环境准备Flink环境准备安装 FlinkSQL Client与hive集成配置**加入依赖包启动Kafka数据准备测试启动kafka创建主题测试消费用SQL Client读取kafka数据启动sql clientFlink sql client创建表,测试消费流数据创建表写数据(消费Kafka)验证查看数据表 开发环境版本说明组件版本号jdk1.
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2024-07-24 12:39:27
182阅读
# 利用Flink实时写入HDFS并同步到Hive
在现代大数据处理中,实时数据流的处理需求日益增加。Apache Flink作为一种流处理框架,因其高效的计算能力和灵活的处理语义而受到广泛欢迎。本文将探讨如何利用Flink将数据实时写入HDFS(Hadoop分布式文件系统),并同步到Hive(数据仓库工具)。这是一个非常实用的场景,尤其是在处理大规模数据和进行数据分析时。
## 概述
在这
主要maven依赖<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-filesystem_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version
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2024-02-19 13:37:41
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环境flink-1.6.3
hadoop-2.5.0-cdh5.2.0问题描述2019/04/24 10:26 业务方反馈 hive某个表查询数据不全,疑似上游的Flink任务处理数据有丢失
经过定位发现上游的flink任务写 /data/BaseData/flinksql/TCFlyIntB2BTrade_flight_segment_info/2019/04/23/part-0-6 文件未被正
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2023-12-21 11:36:33
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在上一章节已经翻译了Flink Kafka Connector,但由于HDFS作为大多数研究大数据者日常用到的,此章节并添加翻译HDFS的连接器。此连接器提供了一个Sink,将分区文件写入Hadoop FileSystem支持的任何文件系统。要使用此连接器,请将以下依赖项添加到您的项目中:<dependency>
<groupId> org.apache.flink &
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2024-03-17 13:14:56
190阅读
如何将HDFS数据写入Hive
作为一名经验丰富的开发者,你需要教会一位刚入行的小白如何将HDFS数据写入Hive。下面是整个流程的步骤表格:
步骤 | 操作
-------|------
步骤一 | 创建外部表
步骤二 | 加载数据到外部表
步骤三 | 创建内部表
步骤四 | 将外部表数据插入到内部表
下面是每一步需要做的事情以及对应的代码和代码注释:
### 步骤一:创建
原创
2024-01-11 05:02:01
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介绍Flink提供一种容错原理能够恢复数据流应用状态,这个原理确保在失败发生的时候,能够使数据流应用处理数据exactly once。当然也可以以at least once的方式处理数据。 容错原理是持续画分布式流数据流转的snapshot,因为流应用拥有少的状态,所以这些snapshots非常轻量级,在频繁画snapshot的情况下,对性能没太大影响。流应用的状态存储在一个可配置的地方(例如,m
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2024-03-31 22:44:56
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如何在Flink中写入数据到Hive分区插入
作为一名经验丰富的开发者,你可以教给刚入行的小白如何在Flink中写入数据到Hive分区插入。下面是整个过程的流程图和步骤详解。
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title Flink写入数据到Hive分区插入流程
section 创建Hive表
创建Hive表
原创
2024-01-27 05:30:43
87阅读
1 编译报错flink no implicits found for parameter evidence9解释:缺少隐式转换。解决:在代码上加入import org.apache.flink.api.scala._即可Error:(72, 8) value build is not a member of ?0使用flink 1.10.0时报错,代码如下:val sink: StreamingF
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2024-04-23 05:37:44
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HDFS的写流程首先客户端通过DistributedFileSystem上调用create()方法来创建一个文件。DistributedFileSystem使用RPC呼叫NameNode,让NameNode在NameSpace上创建一个没有与任何关联的新文件,并确认客户端是否拥有创建文件的权限,如果检查通过,NameNode就会为新文件生成一条记录;不然文件创建失败,客户端会抛出IOExcepti
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2023-08-26 18:46:42
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小文件如何产生
• hive的底层存储是HDFS,默认的块大小是128M,通常小于默认块大小,HDFS默认也算一个block, 所以产生小文件主要有以下几种:
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2023-07-24 10:33:41
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# 使用 Apache Flink 写入 Hive 的指南
在大数据处理领域,Apache Flink 是一个强大的流处理框架,Hive 则是一个常用的数据仓库工具。将数据从 Flink 写入 Hive 是许多数据工程师的日常工作。本文将为你提供一套完整的流程和示例代码,帮助你快速理解如何实现这一目标。
## 整体流程
我们将整个写入过程分为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述