简介Flink CDC：解决了传统数据库实时同步的痛点， 该技术抛弃了其他第三方组件（例如Kafka等），能够实时读取Mysql master节点全量和增量数据，能够捕获所有数据的变化，同时它完全与业务解耦，运维也及其简单。具体介绍请参考：Flink_CDC搭建及简单使用 及 flink-cdc-connectors。Apache Doris：它是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应
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2023-08-12 10:04:37
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## Flink 查询 Hive
### 1. 流程概述
在使用 Flink 查询 Hive 之前，我们需要确保 Flink 和 Hive 已经正确安装并配置好。下面是实现这一过程的详细步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 配置 Flink 连接 Hive |
| 步骤 2 | 创建 Hive 表 |
| 步骤 3 | 在 Flink 中查询 Hi
原创
2023-10-17 12:00:22
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上次发的是1.10的flink，当时版本的flink不支持hive数据更新后依然以最新数据和kafka关联。本次以1.12.2版本，java代码形式实现“动态”关联。下方是这个tiny demo的依赖和代码。依赖： <dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink&
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2023-11-07 15:37:38
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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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在大数据处理领域，Apache Flink 被广泛应用于流数据处理和批处理。而与 Hive 的集成，尤其是异步查询，将为 Fink 用户带来更加高效的数据查询体验。本文将详细记录“Flink 异步查询 Hive”的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法以及扩展阅读的逻辑过程。
### 备份策略
为了保障数据的一致性和安全性，制定了相应的备份策略。该策略采用定时备份与增量备份相结合的
# Flink SQL 查询 Hive 的完整指南
Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，广泛应用于实时数据处理和分析中。通过与 Apache Hive 集成，可以使其更有效地查询存储在 Hive 中的数据。本篇文章将通过示例详细介绍如何使用 Flink SQL 查询 Hive，帮助大家更好地理解这一过程。
## 1. Flink SQL 概述
Flink SQL 是 F
使用Hive构建数据仓库已经成为了比较普遍的一种解决方案。目前，一些比较常见的大数据处理引擎，都无一例外兼容Hive。Flink从1.9开始支持集成Hive，不过1.9版本为beta版，不推荐在生产环境中使用。在Flink1.10版本中，标志着对 Blink的整合宣告完成，对 Hive 的集成也达到了生产级别的要求。值得注意的是，不同版本的Flink对于Hive的集成有所差异，本文将以最新的Fli
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2024-02-03 08:37:41
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一、数据流和动态表1.传统sql与数据流的区别sql处理的表是有界的，并且查询可以访问全部数据。而流处理是一个无限元组序列，查询访问不到所有的数据，且查询永不终止。2.流处理流程持续不断的数据流（Stream） -> 动态表（Dynamic Table） -> 连续的查询（Continuous Queries） -> 动态表 -> 处理后的数据流3.在流上定义动态表动态表:
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2023-12-07 16:03:48
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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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Exactly Once 语义在 Flink 中的实现1.数据流和动态表1.1 随处可见的流式数据1.2 传统SQL和流处理特征SQL流处理处理数据的有界性处理的表是有界的流是一个无限元组序列处理数据的完整性执行查询可以访问完整的数据执行查询无法访问所有的数据执行时间批处理查询产生固定大小结果后终止查询不断更新结果，永不终止 1.3 数据流和动态表转换Stream -> Dynamic Ta
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2023-12-07 16:42:57
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通常的认识是：Flink 流模式跑流任务，批模式跑批任务，用流模式跑离线任务也是个有意思的事情虽然新版 Flink 已经在 sql 上实现了一定程度的流批一体，但是 DataStream 和 DataSet API 还是相差比较大的用 Flink 跑离线任务也是机缘巧合（也是必然，毕竟我不会 Spark）现在的项目组经常会跑历史数据，当然是批模式的，在用 Flink batch 被遇到各种各样的问
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2023-07-27 19:46:36
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Flink写入hive 的问题记录背景：Flink读取Kafka数据写入hive需要添加的依赖配置文件常见报错写入parquet依赖冲突 背景：Flink读取Kafka数据写入hive两种方式 1、flink 0.9版本以上支持 table api直接写入hive 方式，需要使用hivecatalog，可以参考官方文档示例 2、flink写入 hdfs文件，需要小文件合并以及手动添加分区元数据
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2023-08-18 16:34:24
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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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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.alter
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2023-08-24 08:40:05
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数仓架构离线数仓传统的离线数仓是由 Hive 加上 HDFS 的方案，Hive 数仓有着成熟和稳定的大数据分析能力，结合调度和上下游工具，构建一个完整的数据处理分析平台，流程如下：Flume 把数据导入 Hive 数仓调度工具，调度 ETL 作业进行数据处理在 Hive 数仓的表上，可以进行灵活的 Ad-hoc 查询调度工具，调度聚合作业输出到BI层的数据库中这个流程下的问题是：导入过程不够灵活，
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2023-08-02 17:20:13
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文章目录前言数据流处理hive基本信息获取流、批判断写入格式判断构造分区提交算子详解StreamingFileWriter简述StreamingFileSink分区信息提交提交分区算子分区提交触发器分区提交策略总结 前言前段时间我们讲解了flink1.11中如何将流式数据写入文件系统和hive [flink 1.11 使用sql将流式数据写入hive]，今天我们来从源码的角度深入分析一下。以便朋
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2023-08-21 10:44:44
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标题: ‘说说Flink的连接器connector有哪些,怎么用?’ 日期: 2021-07-31 10:26:51 标签: [flink,connector] 分类: 数据仓库flink作为一个计算引擎，是缺少存储介质的，那么数据从哪儿来，到哪儿去，就需要连接器了，链接各种类型数据库，各种类型组件进行数据的抽取、计算、存储等，下面来看看flink都有哪些connector，怎么使用的？介绍看看目
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2023-08-21 11:18:45
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## 实现 Flink Hive 的流程
### 1. 安装 Hive
在开始之前，首先需要安装 Hive。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。你可以从Hive官方网站上下载并安装最新版本的Hive。
### 2. 配置 Flink
在 Flink 中使用 Hive 需要配置一些参数。查找并编辑 Flink 的 `flink-conf.yaml` 配置文件，
原创
2023-07-24 09:38:14
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1.概述类似文章：【Flink】Flink StreamingFileSink2.背景Flink 支持将流数据以文件形式存储到外部系统，典型使用场景是将数据写入Hive表所在 HDFS存储路径，通过Hive 做查询分析。随着Flink文件写入被业务广泛使用，暴露出很多问题，因此需要了解 Flink Streaming File sink 的实现逻辑。3.案例从Kafka消费JSON数据，转换为 U
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2023-07-26 11:14:32
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数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。本质是：将HQL转化成MapReduce程序，hive和spark的区别就是mapreduce和spark的区别。HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库，是一种面向列族存储的非关系型数据库。Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于
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2023-07-06 16:01:13
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