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和统计分析， 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
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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 和 Flink 是其中的两个重要代表，它们各自的SQL查询语言——HiveSQL 和 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、使用场景和底层实现等方面有显著区别。本文将详细探讨 HiveSQL 和 FlinkSQL 的区别，并通过代码示例加以说明。HiveSQL 简介Hi
## 从HiveSQL到FlinkSQL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和使用。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
# Hivesql和Flinksql的区别
## 整体流程
首先，我们需要了解Hive和Flink分别是什么，然后再来比较它们的SQL语言的特点和区别。
### 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和查询。
### Flink
Flink是一种流处理引擎，可以
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：
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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 不支持表和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
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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分实时部分和离线部分，Flink还是替代不了离线部分，Spark和Hive可以无缝整合，Flink暂时还达不到，还没有官方的支持，实时部分和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
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，对用法和性能算是踩过一些坑了。听说flink挺快的，那么flinkSQL和sparkSQL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 API和SQL11.1 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 API和SQL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 SQL和Flink SQL是两种广泛使用的流处理和批处理引擎。通过这篇文章，您将了解如何实现Spark SQL和Flink 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
# 深入理解 FlinkSQL 和 SparkSQL
在大数据领域，Apache Flink 和 Apache Spark都是非常流行的框架，而它们的SQL模块（FlinkSQL 和 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 和 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
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
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2023-10-02 17:12:25
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# HiveSQL中的AND和OR
在HiveSQL中，AND和OR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
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)
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2023-07-28 15:45:20
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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()，结果和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.Hive和SparkSQL使用grouping
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2023-07-14 12:32:27
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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 和 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
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
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2023-06-27 16:18:03
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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和分析，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、风险规避和智能营销等领域。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
