1.27.Flink实时性、容错机制、窗口等介绍 1.27.1.问题导读 1.28.内幕 1.28.1.作业调度 1.28.1.1.调度 1.28.1.2.JobManager数据结构 1.29.Flink和Hive整合 1.29.1.概述 1.29.2.支持的Hive版本 1.29.3.依赖项 1.29.3.1.使用 Flink 提供的 Hive jar 1.29.3.2.用户定义的依赖项 1.
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2024-06-13 11:20:58
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Flink不同于其他实时计算的框架之处是它可以提供针对不同的状态进行编程和计算。本篇文章的主要思路如下，大家可以选择性阅读。 1. Flink的状态分类及不同点。 2. Flink针对不同的状态进行编程。 3. 检查点机制和配置。 4. 状态的存储。 Flilnk的状态分类及不同点 Flink有两种不同的状态分类，一
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2024-04-24 12:57:44
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目录一、inner join二、sliding-inner-join三、session-inner-join四、left-join五、interval-join 一、inner join 两个流中的数据，通过join连接，在通过where和equalsTo条件判断后，条件成立并且处在同一个窗口内的数据会
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2023-10-12 07:44:03
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# Flink MySQL 维度表与时态表的实现指南
在大数据处理领域，Flink 是一款十分强大的流处理框架。本文将指导您如何在 Apache Flink 中使用 MySQL 作为维度表，并了解其是否支持时态表。接下来，我们将简要介绍实现的流程，以及需要使用的代码示例。
## 流程概述
下面是实现过程的步骤概述：
| 步骤 | 说明 |
|---
原创
2024-09-21 04:47:09
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Temporal Table可以简化和加速我们对历史状态数据的查询，并减少对状态的使用。Temporal Table是将一个Append-Only表(如上时间来跟踪版本。
原创
2024-02-27 10:32:40
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?今天我们来了解一下flink中的几个重要基础概念：time、watermark、state，这是flink流处理中实现数据流执行速度快和结果正确的要点?其实在前面的章节中，我们也介绍了一些时间、状态的概念，但不够深入，本篇博客将从flink的运行机制上说明这些概念在流处理框架中的作用。 目录1. Time2. Watermark2.1 Watermark的作用2.2 Watermark的特点2.
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2024-05-21 21:33:58
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# 基于 Flink SQL 的流表与 Hive 维表的时态关联
## 引言
随着大数据技术的不断发展，数据处理的复杂性也随之增加。在实时数据处理场景中，流数据与维表的数据关联是一个常见的需求。Apache Flink 是一个强大的流处理框架，它能够有效地处理实时数据流，并与静态表（如 Hive 维表）进行关联。本文将探讨如何在 Flink SQL 中实现流表与 Hive 维表的时态关联，并提
本文翻译自官网：TemporalTableshttps://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/temporal_tables.html时态表（注：TemporalTable,我翻译为时态表，可以访问表在不同时间的内容）表示一直在修改的表上的（参数化）视图的概念，该视图返回表在特定时间点的内
原创
2021-02-08 14:34:32
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文章目录一、概览二、Hive 方言2.1、使用 Hive 方言2.2、案例三、Hive Read & Write3.1、写3.1.1、批处理模式写入3.1.2、流处理模式写入3.2、读3.3、Temporal Table Join3.3.1、Temporal Join The Latest Partition3.3.2、Temporal Join The Latest Table四、Hi
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2023-07-26 10:39:39
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静态表flink sql 定义的维度表,一般程序启动的时候将维度即信息一次性缓存到内存中,下次流数据与之关联的时候,实际是与内存中数据进行关联查询样例
原创
2022-03-24 14:51:45
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前言 本文针对数据库CDC(change data capture)场景设计，探讨基于Flink1.12最新版本提供的实时写入Hive的技术可行性，下面为本地IDEA程序案例可供参考。一、整体思路数据库CDC(change data capture)是实时捕获数据库中的变化数据，经过处理之后（也可能无需处理），将其更新到目标端的一种技术。为实现实时捕获，本文引入Debezium作为数据库
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2023-07-11 17:26:16
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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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* * @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
文章目录修改hive配置案例讲解引入相关的pom构造hive catalog创建hive表将流数据插入hive，遇到的坑问题详解修改方案 修改hive配置上一篇介绍了使用sql将流式数据写入文件系统，这次我们来介绍下使用sql将文件写入hive,对于如果想写入已经存在的hive表，则至少需要添加以下两个属性. 写入hive底层还是和写入文件系统一样的，所以对于其他具体的配置参考上一篇 .flin
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2023-07-26 19:24:06
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作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将您详
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2023-07-27 19:50:59
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## Flink 注册 Hive 维度表
作为一名经验丰富的开发者，你要教会一位刚入行的小白如何实现“Flink 注册 Hive 维度表”。在这篇文章中，我将为你详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
### 流程概述
下面是实现“Flink 注册 Hive 维度表”的整个流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建一个 Flink Strea
原创
2023-11-27 04:40:48
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# Flink 与 Hive 表查询实践
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它能够以极高的吞吐量和低延迟处理无界数据流。而 Apache Hive 是一个数据仓库软件项目，用于对存储在分布式存储系统上的大数据进行查询和管理。本文将介绍如何在 Flink 中查询 Hive 表，并提供代码示例。
## Flink 与 Hive 集成概述
在 Flink 中查询 Hive 表，可以
原创
2024-07-15 16:43:43
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# 使用 Flink SQL 创建 Hive 表的步骤指南
在大数据处理的领域中，使用 Apache Flink 与 Apache Hive 的结合是非常常见的。Flink SQL 提供了一种方便的方式来处理实时数据，而 Hive 则用于批处理和数据仓库。在本篇文章中，我将指导你如何使用 Flink SQL 创建 Hive 表，帮助你深入理解整个过程。
## 流程步骤
以下是创建 Hive
原创
2024-09-12 07:12:05
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1. 版本说明本文档内容基于flink-1.16.x。1.1. 概述Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。Flink 与 Hive 的集成包含两个层面。一是利用了 Hive 的 MetaStore 作为持久化的 Catalog，用户可通过HiveCatalog将不同会
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2023-07-11 17:31:29
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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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