Flink1.14学习测试:将数据写入到Hive&Hdfs(二)参考Kafka SQL 连接器 : https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/connectors/table/kafka/
标量函数(udf) : https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-mas
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2023-07-14 17:07:32
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数据湖Hudi-9-Hudi集成Flink-核心参数&内存优化一、核心参数解读1.并发参数2.压缩参数3. 文件大小二、内存优化1.内存参数2. MOR内存优化配置3.COW内存优化配置 一、核心参数解读1.并发参数1.参数说明2.案例演示 可以flink建表时在with中指定，或Hints临时指定参数的方式：在需要调整的表名后面加上 /*+ OPTIONS() */insert int
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2023-09-09 07:31:22
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目录1.写在前面2.实现机制3.开源CDC方案对比1.写在前面 CDC 的全称是 Change Data Capture（(变更数据获取），在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。&nb
版本：JDK：1.8Flink：1.16.2Scala：2.11Hadoop：3.1.3github地址：https://github.com/rockets0421/FlinkCDC-PG.git 一、前置准备工作1、更改配置文件postgresql.conf# 更改wal日志方式为logical wal_level = logical # minimal, replica, or l
文章目录一、介绍二、环境准备与实验1、环境2、启动步骤3、实验过程三、遇到过的坑四、参考资料 一、介绍hudi最新的0.9版本经过众人千呼万唤，终于在9月份出来了。hudi可以兼容在hadoop基础之上存储海量数据，不仅可以进行批处理，还可以在数据湖上进行流处理，即离线与实时结合。并且同时提供了2种原生语义：1）Update/Delete记录：即通过hudi可以更新和删除表中记录，同时还提供写操
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2023-07-14 17:13:23
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目录一、组件下载二、Batch模式实施步骤：2.1 启动flink-sql客户端2.2 创建表2.3插入数据2.4 根据主键更新数据三、stream模式实现步骤：3.1 创建表3.2 从批模式写入一条数据3.3 隔几秒后在流模式可以读取到一条新增的数据四.Hive 同步4.1 hudi编译：4.2. Hive 环境准备1.启动hive元数据2.在 Hive 服务器导入 Hudi
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2023-07-18 13:15:55
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# Hudi同步Hive没有RT表
## 引言
Hudi（Hadoop Upserts anD Incrementals）是一种用于处理大数据的开源库，它提供了增量更新和删除的功能，同时还支持快速查询和分析。Hudi的目标是提供一个高效、可靠、可扩展的数据存储和处理解决方案。
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了数据查询和分析的能力。Hudi和Hive可以很好地配合使
目录0. 相关文章链接1. 创建 Hive 外表2. 查询 Hive 外表2.1. 设置参数2.2. COW 表查询2.2.1. 实时视图2.2.2. 增量视图2.3. MOR 表查询2.3.1. 实时视图2.3.2. 读优化视图2.3.3. 增量视图0. 相关文章链接 Hudi文章汇总
我们在工作中还是在学习中有都会遇到我们写的HQL语句执行效率不高，那我们该怎么提高查询效率那，这篇文章就带你从不同维度讲解,让你的HQL瞬间提高一个档次。记得收藏一、Fetch抓取（Hive可以避免进行MapReduce） &nbs
一、安装部署Flink 1.12 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 1.准备tar包 flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz 2.解压 t
原创
2022-06-10 19:17:03
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standalone 模式的高可用部署flink 使用zookeeper协调多个运行的jobmanager,所以要启用flink HA 你需要把高可用模式设置成zookeeper，配置zookeeper相关参数，并且在masters配置文件中配置所有的jobmanager主机地址和web UI 端口在一下例子中，我们配置node1,node2,node3三个jobmanager编辑conf/mas
metastore 安装方式有什么区别 内嵌模式 内嵌模式使用的是内嵌的 Derby 数据库来存储元数据，也不需要额外起 Metastore 服务。这个是默认的，配置简单，但是一次只能一个客户端连接，适用于用来实验，不适用于生产环境。 本地元存储 本地安装
mysql 替代 derby 存储元数据，这种安装方式和嵌入式的区别在于，不再使用内嵌的 Derby
作为元数据的
hive 表定义：drop table if exists MUSER_BASICINFO_CPA;create table MUSER_BASICINFO_CPA ( USERINDEX STRING, USERID STRING, USERIMSI STRING, REGISTERTYPE STRING, PROVINDEX STRING, CITYINDEX STRING, CREATETI
# 搭建hive flink hudi环境
## 引言
随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始关注实时数据处理和数据湖的建设。在这个背景下，Hive、Flink和Hudi成为了许多企业的热门选择。Hive是一个数据仓库工具，Flink是一个流处理框架，而Hudi是一个开源的数据湖工具。本文将介绍如何搭建Hive、Flink和Hudi的环境。
## 环境搭建
### Hive
Hive是一个建
# Hudi数据同步到Hive的实现步骤
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何实现Hudi数据同步到Hive。Hudi（Hadoop Upserts Deletes Inserts）是一种用于处理大数据的开源数据存储和处理引擎。Hive是构建在Hadoop上的数据仓库基础设施，用于对大规模数据集进行存储和分析。将Hudi数据同步到Hive可以帮助我们更好地管理和分析大规模数据。
##
总述
Hudi提供两类型表：写时复制(Copy on Write, COW)表和读时合并(Merge On Read, MOR)表。
对于Copy-On-Write Table，用户的update会重写数据所在的文件，所以是一个写放大很高，但是读放大为0，适合写少读多的场景。
对于Merge-On-Read Table，整体的结构有点像LSM-Tree，用
# Flink 集成 Hudi 写入 Hive 的探索
Apache Flink 和 Apache Hudi 的结合能够有效提升大数据处理的能力。Flink 是一种流处理框架，而 Hudi 则是一个开源的数据湖框架，主要用于增量数据处理。将这两者结合在一起，我们可以实现实时数据流的高效读取及写入 Hive 的能力。本文将探讨如何使用 Flink 集成 Hudi 并将数据写入 Hive。
##
## 使用Hudi将Hive数据同步到Hudi
### 按照下面的步骤，你可以将Hive中的数据同步到Hudi中。
首先，让我们了解一下整个流程。下面是将Hive数据同步到Hudi的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建Hudi表 |
| 步骤2 | 从Hive导入数据到Hudi |
| 步骤3 | 更新Hudi表中的数据 |
接下来，我将为你详细
# Hive创建Hudi表实现指南
## 简介
本文旨在向刚入行的小白开发者介绍如何使用Hive创建Hudi表。Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个基于Hadoop的开源库，用于在分布式数据湖中实现增量数据更新、删除和查询。
在本指南中，我们将按照以下步骤创建Hudi表：
1. 准备环境
2. 创建Hive表
3. 导入数据到Hudi
原创
2023-08-17 17:46:12
1466阅读
文章目录数据管理.hoodieamricas和asiaHudi存储概述Metadata 元数据Index 索引Data 数据参考资料： 数据管理**Hudi 是如何管理数据？ **使用表Table形式组织数据，并且每张表中数据类 似Hive分区表，按照分区字段划分数据到不同目录中， 每条数据有主键PrimaryKey，标识数据唯一性。Hudi 数据管理Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件
