Hive Apache Hive 作为一个基于 Hadoop 的数据仓库基础框架,可以说已经成为了进行海量数 据分析的核心组件。Hive 支持类 SQL 的查询语言,可以用来方便对数据进行处理统计分析, 而且基于 HDFS 的数据存储有非常好的可扩展性,是存储分析超大量数据集的唯一选择。Hive 的主要缺点在于查询的延迟很高,几乎成了离线分析的代言人。而 Flink 的特点就是实时性强, 所以
转载 2023-07-17 22:25:51
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引言随着大数据技术的快速发展,各种大数据处理框架应运而生。Hive Flink 是其中的两个重要代表,它们各自的SQL查询语言——HiveSQL FlinkSQL——在大数据处理领域中起着至关重要的作用。尽管二者在语法上有相似之处,但在设计目标、使用场景底层实现等方面有显著区别。本文将详细探讨 HiveSQL FlinkSQL 的区别,并通过代码示例加以说明。HiveSQL 简介Hi
原创 精选 4月前
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## 从HiveSQLFlinkSQL的改造 随着大数据技术的不断发展,Flink作为一种流处理引擎,越来越受到企业的关注使用。相比之下,传统的HiveSQL在处理实时数据方面存在一些限制。因此,将HiveSQL改造成FlinkSQL是一种不错的选择,可以更好地适应实时数据处理的需求。 ### 为什么需要改造? HiveSQL是一种基于Hadoop的数据仓库查询语言,主要用于离线数据处理
原创 6月前
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# HivesqlFlinksql的区别 ## 整体流程 首先,我们需要了解HiveFlink分别是什么,然后再来比较它们的SQL语言的特点区别。 ### Hive Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,提供了类似于SQL的查询语言HiveQL,可以方便地对数据进行分析查询。 ### Flink Flink是一种流处理引擎,可以
原创 5月前
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1. 介绍流处理是通过在数据运动时对数据应用逻辑来创造商业价值。很多时候,这涉及组合数据源以丰富数据流。Flink SQL 执行此操作并将您应用于数据的任何函数的结果定向到接收器中。业务用例,例如欺诈检测、广告印象跟踪、医疗保健数据丰富、增加财务支出信息、GPS 设备数据丰富或个性化客户通信,都是使用蜂巢表来丰富数据流的很好的例子。 因此,Hive 表与 Flink SQL 有两种常见的用例:
转载 2023-08-18 16:48:12
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2、两种 planner(old & blink)的区别批流统一:Blink 将批处理作业,视为流式处理的特殊情况。所以,blink 不支持表DataSet 之间的转换,批处理作业将不转换为 DataSet 应用程序,而是跟流处理一样,转换为 DataStream 程序来处理。因 为 批 流 统 一 , Blink planner 也 不 支 持 BatchTableSource , 而
转载 2023-10-11 10:25:22
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快手数据架构工程师张芒,阿里云工程师刘大龙,在 Flink Forward Asia 2022 生产实践专场的分享。
原创 2023-07-30 08:07:37
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FlinkSpark分实时部分离线部分,Flink还是替代不了离线部分,SparkHive可以无缝整合,Flink暂时还达不到,还没有官方的支持,实时部分Spark平起平坐特点:事件驱动型以事件为单位的计算,一件事一件事的处理,kafka的通道里的单元,flume的channel里的event也是,SparkStreaming是微批次,数据进入spark的时候会定义一个批次的时间,是以时间为
转载 8月前
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 最近在研究flink,发现较新版的flink支持sql,这下好了,我用spark两年了,对用法性能算是踩过一些坑了。听说flink挺快的,那么flinkSQLsparkSQL到底哪个快呢?想必很多人也想知道吧,那就拿数据说话(虽然不是自己做的基线测试,但好歹也找了好久)下图是hive, spark, flink的sql执行速度对比:   下图是平均的&
原创 2018-10-30 18:50:00
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目录十一:Table APISQL11.1 快速上手11.1.1 需要引入的依赖11.1.2 一个简单示例11.2 基本 API11.2.1 程序架构11.2.2 创建表环境11.2.3 创建表11.2.4 表的查询十一:Table APISQL在 Flink 提供的多层级 API 中,核心是 DataStream API,这是我们开发流 处理应用的基本途径;底层则是所谓的处理函数(proce
# 入门Spark SQL与Flink SQL:完整指南 在现代数据处理领域,Spark SQLFlink SQL是两种广泛使用的流处理批处理引擎。通过这篇文章,您将了解如何实现Spark SQLFlink SQL的数据处理流程。本文将包含以下内容: 1. 流程概述 2. 每一步的详细说明及示例代码 3. 相关类图(使用Mermaid) 4. 项目甘特图(使用Mermaid) ## 1
原创 8天前
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# 深入理解 FlinkSQL SparkSQL 在大数据领域,Apache Flink Apache Spark都是非常流行的框架,而它们的SQL模块(FlinkSQL SparkSQL)则使处理数据变得更加高效。那么,作为一名刚入行的小白,你该如何实现 FlinkSQL SparkSQL 呢?本篇文章将为你提供一个清晰的流程指导,并深入讨论每一步所需的代码。 ## 整体流程
原创 4天前
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文章目录一.SQL on Hadoop二.Spark SQL1.Spark SQL前身2.Spark SQL架构3.Spark SQL运行原理三.Spark SQL API1.Dataset (Spark 1.6+)2.DataFrame (Spark 1.4+)四.Spark SQL支持的外部数据源1.Parquet文件:是一种流行的列式存储格式,以二进制存储,文件中包含数据与元数据2.Hiv
# HiveSQL中的ANDOR 在HiveSQL中,ANDOR是用来进行逻辑运算的两个关键词。它们可以帮助我们在查询数据时对多个条件进行组合,以便更精确地过滤需要的数据。 ## AND运算符 AND运算符用于将多个条件组合在一起,只有当所有条件都为真时,整个条件才为真。在HiveSQL中,AND使用如下形式: ```sql SELECT * FROM table_name WHERE
原创 5月前
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文章目录文章简介1 hive简介1.1 本质1.2 架构原理3 DDL语句3.1 数据库3.1.1 创建数据库3.1.2 删除数据库3.1.3 修改数据库3.2 表3.2.1 普通建表00) 语法01) temporary02) external(重点)03) data_type04) row format(重点)05) stored by(重点)06) partitoned by(重点)07)
一、相同函数差异 二、仅Hive支持 三、仅Spark支持 四、Parquet表格式相关 五、备注 一、相同函数差异1.Spark运行时用到的hash函数,与Hive的哈希算法不同,如果使用hash(),结果Hive的hash()会有差异解决方案:SparkSQL中将hash()修改为兼容Hive的函数hive_hash() 2.HiveSparkSQL使用grouping
首先,从 MapReduce 框架存在的问题入手,我们知道了 Spark 的主要优点,比如用内存运算来提高性能;提供很多 High-level API;开发者无需用 map reduce 两个操作实现复杂逻辑;支持流处理等等。。 RDD 是整个 Spark 的核心概念,所有的新 API 在底层都是基于 RDD 实现的。但是 RDD 是否就是完美无缺的呢?显然不是,它还是很底层,不方便开发者使用
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Hive是一种基bai于duHDFS的数据仓库,并且提供了基于SQL模型的,针对存储了大数zhi据的数据仓库,进行分布式dao交互查询的查询引擎。SparkSQL并不能完全替代Hive,它替代的是Hive的查询引擎,SparkSQL由于其底层基于Spark自身的基于内存的特点,因此速度是Hive查询引擎的数倍以上,Spark本身是不提供存储的,所以不可能替代Hive作为数据仓库的这个功能。Spar
一、什么是CEP?复杂事件处理(CEP)是一种基于流处理的技术,将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件之间的关系,建立不同的事件关系序列库,并利用过滤、关联、聚合等技术,最终由简单事件产生高级事件,并通过模式规则的方式对重要信息进行跟踪分析,从实时数 据中发掘有价值的信息。复杂事件处理主要应用于防范网络欺诈、设备故障检测、风险规避智能营销等领域。Flink 基于DataStrem API
# MySQL字段类型与Flink SQL的对比 在当今数据处理的场景中,MySQL是一种广泛使用的关系型数据库,而Apache Flink则是一个快速、可扩展、易于使用的流处理框架。在将数据从MySQL导入Flink时,了解MySQL的字段类型及其如何映射到Flink SQL中是非常重要的。 ## MySQL字段类型概述 MySQL中有多种字段类型,包括: - **整数类型**:如 `I
原创 5天前
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