1.概述转载：阿里巴巴大规模应用Flink的踩坑经验：如何大幅降低 HDFS 压力？作者：邱从贤（山智）众所周知 Flink 是当前广泛使用的计算引擎，Flink 使用 checkpoint 机制进行容错处理[1]，Flink 的 checkpoint 会将状态快照备份到分布式存储系统，供后续恢复使用。在 Alibaba 内部我们使用的存储主要是 HDFS，当同一个集群的 Job 到达一定数量后，
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2024-07-04 10:47:14
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Flink通过org.apache.flink.core.fs.FileSystem类拥有自己的文件系统抽象。这种抽象提供了一组通用操作，并为各种类型的文件系统实现提供了最低限度的保证。为了支持广泛的文件系统，FileSystem的可用操作集非常有限。例如，不支持追加或修改现有文件。文件系统由文件系统方案来标识，如File://， hdfs://等。实现Flink直接实现文件系统，其文件系统方案如
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2023-11-02 21:34:09
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# 在HDFS上存储Hive数据文件
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，允许用户在Hadoop集群上进行数据分析。Hive的数据文件通常存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）上，这样可以保证数据的可靠性和高可用性。本文将介绍如何在HDFS上存储Hive数据文件，并给出相应的代码示例。
## Hive数据文件存储在HDFS上的优势
原创
2024-02-23 05:36:55
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目录1 Flink简介1.1 发展历史1.2 概述1.3 架构2 Flink的安装部署2.1 Standalone2.2 Flink提交到yarn3 入门案例3.1 DataStream API3.2 Table API3.3 SQL API4 提交运行 1 Flink简介流式处理的特点：数据是一条一条地计算，把这种计算称之为数据流的计算1.1 发展历史2008年起源于欧洲柏林大学的一个研究性项
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2024-08-27 19:03:24
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项目方案：基于Hadoop的HDFS数据查看系统
## 1. 项目概述
在大数据时代，Hadoop作为一种分布式计算框架，被广泛应用于数据存储和处理。Hadoop的核心组件之一是HDFS（Hadoop Distributed File System），它提供了高可靠性、高可扩展性和高吞吐量的数据存储解决方案。然而，在实际应用中，如何方便地查看HDFS上的数据成为一个重要的问题。本项目旨在设计和
原创
2023-09-19 14:06:31
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# Flink写入Hadoop HDFS的完整指南
Apache Flink是一种强大的流处理和批处理引擎，适用于大规模数据处理。与Hadoop的HDFS（分布式文件系统）结合，可以实现数据的持久化存储。本文将介绍如何将Flink应用程序写入HDFS，并提供相关的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保您的环境中已经安装了以下组件：
- Apache Flink
- Hadoo
一.HDFS分布式文件系统元数据：描述数据的数据分布式存储：横向扩展，无感添加，数据查询的便捷：借助元数据记录（留一台主机专门记录存储位置namenode）；大文件传输慢：分块存储；数据丢失：副本机制（同一文件多存几份）；查询视觉统一：namespace；（牺牲了容量提高安全）HDFS简介：使用多台计算机存储文件，并且提供统一的访问接口HDFS设计目标： 能够进行故障监测快速恢复，保障吞吐量，适合
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2024-03-16 10:34:34
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在使用 Apache Flink 进行大规模数据处理时，有时需要引用存放在 HDFS 上的 JAR 包。然而，这个过程可能并不是一帆风顺的。本文将围绕如何解决“yarn on flink 引用 hdfs上的jar包”这一问题，详细记录整个排查与解决的过程。
## 背景定位
在大数据处理的场景中，Flink 作业需要依赖一系列的 JAR 包，这些包可能存储在 HDFS 中。由于网络延迟、文件路径
数据仓库里面存储引擎是非常重要的，存储引擎的好坏，基本决定了整个数仓的基础。 kudu目标cloudera公司最近发布了一个kudu存储引擎。按照cloudera的想法，kudu的出现是为了解决，hbase,parquet不能兼顾分析和更新的需求，所以需要一个新的存储引擎可以同时支持高吞吐的分析应用以及少量更新的应用。cloudera 的设计目标是：（http://blog.cloude
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2024-06-05 07:10:06
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查看文件常用命令命令格式hdfs dfs -ls path #查看文件列表
hdfs dfs -ls -R path #递归查看文件列表
hdfs dfs -du path #查看path下磁盘情况，单位字节使用示例hdfs dfs -ls / #查询/目录下的所有文件和文件夹
hdfs dfs -ls -R /test #以递归的方式查询/test目录下的所有文件创建文件夹命令格式
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2023-09-17 14:51:24
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Flink Checkpoint（检查点）Flink中的每个函数和运算符都可以是有状态的（如果是Keyed Stream，使用ValueState、ListState等状态，如果是Operator State，实现CheckpointedFunction或CheckpointedList接口。使用ListState、MapState获取状态）。有状态的函数在各个元素/事件处理中存储数据。使状态成为
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2023-12-07 07:19:32
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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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才入门，很菜，基本原理搞不清楚。但是误打误撞解决了问题，把我的解决方法放在这里帮助下可能需要的人。我在IDEA上使用Scala语言编写Flink的WordCount代码，并尝试将结果写入hdfs时出现了报错。以下是部分报错信息，完整的可以看后面。Caused by: java.io.IOException: Cannot instantiate file system for URI: hdfs:
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2024-03-29 13:54:17
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当发生故障时，Flink从最近的一致性检查点中恢复任务的状态。以下是从检查点恢复的主要步骤：加载检查点元数据和状态数据：Flink首先加载最近一次成功的检查点的元数据和持久化的状态数据。检查点的元数据包含了关于检查点的信息，如检查点ID、生成时间和相关的任务信息等。持久化的状态数据包含了任务的状态信息，如键控状态、操作符状态和元数据状态等。恢复键控状态：Flink根据检查点中的键控状态信息来恢复任
一、集群维护（namenode和datanode之间的通信）具体流程：1、namenode启动，进行初始化；namenode启动时把最新的FsImage加载到内存中。<（1）namenode里面有一个FsImage的目录结构，记录某一永久性检查点（Checkpoint）这个时刻的整个HDFS的元数据信息；还有一个edits，记录所有对HDFS的写操作。（2）HDFS会定期对最近的FsImag
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2024-04-19 13:34:47
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Flink通过org.apache.flink.core.fs.FileSystem类来抽象自己的文件系统，这个抽象提供了各类文件系统实现的通用操作和最低保证。此文件系统的可用操作非常有限，以支持广泛的其它文件系统，例如追加或者变更已有文件就不被支持。文件系统由其格式来区别，例如file://, hdfs://，等等。Implementations(实现)Flink使用以下文件系统方案直接实现其文
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2024-04-24 11:41:00
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HDFS租约与Flink StreamingFileSink1 概述HDFS文件的特点是一次写多次读并且不支持客户端的并行写操作，hdfs采用租约机制来保证对文件的互斥操作。 某个DFSClient打开文件流时，该DFSClient即为租约持有者（LeaseHolder），租约由NameNode发放。租约就是在规定时间内拥有写文件权限的许可凭证，HDFS提供Lease机制来保证写入数据的一致性。也
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2024-04-24 21:31:58
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当你点进这个博客的时候，你应该是遇到了和我一样的问题：通常情况下我们运行flink作业时，都会将State存储到HDFS，比如：env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs://hadoop100:8020/tmp/flink/checkpoints",true).getCheckpoint
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2024-06-11 10:16:38
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1 HDFS概述HDFS(Hadoop Distributed File System)，Hadoop分布式文件系统hdfs适合一次写入、多次读出，不支持文件修改，可以追加。1.1 HDFS组成架构Namenode（nn）：名称节点存储元数据管理HDFS的命名空间，配置副本策略，管理块block，处理客户端读写请求。Datanode（dn）：数据节点存储实际数据，存储的位置在/opt/module
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2024-03-25 18:40:57
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首先打开Flink的官方网站，查看一下DataSet已支持的数据源：1、File-Based：readTextFile(path) /
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2022-06-16 06:49:01
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