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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前言好久没有更新 “好” 文章了，内心很过意不去，怎么变的这么懒了，哈哈哈哈哈正好，最近数据湖的概念火的一塌糊涂，特别是 Hudi ， 与 Flink 的结合越来越好，可以说 Flink + Hudi 就是未来的趋势，这不，我就来简单讲讲，给 “小白”当个引路人，让知识传播给大家，毕竟我也是从小白看着别人的文章过来的Hudi概述Apache Hudi (简称：Hudi) 使得您能在hadoop兼容
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2023-08-18 17:02:10
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数据湖Hudi-10-Hudi集成Flink-读取方式&限流&写入方式一、读取方式1 流读（Streaming Query）二、限流三、写入方式1.CDC 数据同步1.使用第二种方式 cdc+kafka进行mysql数据同步到hudi2.离线批量导入3.全量接增量四、写入模式1、Changelog模式2 Append 模式六、Bucket索引七、Hudi CataLog七、离线
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2023-07-14 17:09:28
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Hive集成HBase配置将hive的lib/中的HBase.jar包用实际安装的Hbase的jar包替换掉cd /opt/hive/lib/ls hbase-0.94.2* rm -rf hbase-0.92*cp /opt/hbase/hbase-0.94.2* 将Hive的lib/中的zookeeper.jar包用HBase中lib/中的替换掉步骤同上 在hiv
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2023-07-24 21:38:47
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# 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
# 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。
##
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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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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目录开篇导语序列化器分区器Flink中的Kafka序列化器源码解读自定义序列化器示例Flink中的Kafka分区器源码解读自定义分区器示例结束语开篇导语Flink将数据sink至Kafka的过程中，在初始化生产者对象FlinkKafkaProducer时通常会采用默认的分区器和序列化器，这样数据只会发送至指定Topic的某一个分区中。对于存在多分区的Topic我们一般要自定义分区器和序列化器，指定
目录0. 相关文章链接1. 流读（Streaming Query）2. 增量读取（Incremental Query）3. 限流0. 相关文章链接 Hudi文章汇总 1. 流读（Streaming Query） 当前表默认是快照读取，即读取最新的
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2023-07-18 13:10:21
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Hudi on Flink 的集成一、背景二、环境准备三、Batch 模式的读写四、Streaming 读五、总结 一、背景Apache Hudi 是目前最流行的数据湖解决方案之一，Data Lake Analytics[1] 集成了 Hudi 服务高效的数据 MERGE（UPDATE/DELETE）场景；AWS 在 EMR 服务中 预安装[2] 了 Apache Hudi，为用户提供高效的 r
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2023-07-18 13:20:26
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HiveSparkFlink语法优化 1. 列裁剪（只选择需要的列） 2. 行裁剪（只选取需要的行） 3. group by set hive.map.aggr = true set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 10000 set hive.groupby.skewindata = true 生成两个MR查询计划，部分聚合 -> 全局聚合 4.
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2023-08-30 13:40:36
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摘要：本文作者刘杰，介绍了顺丰科技数仓的架构，趟过的一些问题、使用 Hudi 来优化整个 job 状态的实践细节，以及未来的一些规划。主要内容为：数仓架构Hudi 代码躺过的坑状态优化未来规划顺丰科技早在 2019 年引入 Hudi ,当时是基于 Spark 批处理，2020 年对数据的实时性要求更高公司对架构进行了升级，在社区 Hudi on Flink 的半成品上持续优化实现 Binlog 数
先脑补一些相关知识：Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务， Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/value数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。就 像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实 时查询，数据也可以从Hive写到H
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2023-09-20 06:59:35
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hive与hbase整合。hive2.3.3版本与hbase1.2.6版本。介绍版本信息hive1.x兼容hbase0.98.x及之前版本，hive2.x兼容hbase1.x及之后版本。hive与hbase整合，允许hql 语句访问hbase表，包括select 和insert，甚至可以通过join、union方式将hbase表和hive表组合在一起。storage handlersStorage
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
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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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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6、读取方式6.1、流读（Streaming Query） 当前表默认是快照读取，即读取最新的全量快照数据并一次性返回。通过参数 read.streaming.enabled 参数开启流读模式，通过 read.start-commit 参数指定起始消费位置，支持指定 earliest 从最早消费。1、WI
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2023-09-03 19:07:28
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