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
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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Flink没有类似于spark中的foreach方法，让用户进行迭代的操作。对外的输出操作要利用Sink完成。最后通过类似如下方式完成整个任务最终输出操作。stream.addSink(new MySink(XX))官方提供了一部分的框架的sink。除此之外，需要用户自定义实现sink。一、输出到Kafka1.1 代码public class SinkTest1_Kafka {
publi
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2023-07-18 13:18:15
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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异步查询Redis的实现指南
在大数据处理的领域中，Apache Flink作为一种分布式流处理框架，可以高效地处理实时数据流。Flink的强大之处在于它的异步IO能力，允许我们在流处理过程中同时进行其他计算而不阻塞处理流程。本文将带领你实现Flink异步查询Redis的功能，帮助你更好地理解这一过程。
## 流程概述
首先，我们来看一下整个实现过程的步骤。以下是一个简要的流程
原创
2024-09-19 05:35:19
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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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# Flink异步查询MySQL
## 引言
Flink是一个流处理引擎，提供了强大的实时计算和批处理能力。在实际应用中，我们经常需要从关系型数据库中查询数据并进行实时计算和分析。在本文中，我们将介绍如何在Flink中异步查询MySQL数据库，并展示相关的代码示例。
## 什么是异步查询？
传统的数据库查询通常是同步的，即在发送查询请求后，需要等待数据库返回结果后才能继续执行下一步操作。而
原创
2023-09-21 11:16:40
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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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canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。一、配置MySQL的binlog（1）常见的binlog命令# 是否启用binlog日志
show variables like 'log_bin';
# 查看binlog类型
show global variables like 'bi
# 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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本文结合官网和网络资料，讲解 Flink 用于访问外部数据存储的异步 I/O API。对于不熟悉异步或者事件驱动编程的用户，建议先储备一些关于 Future 和事件驱动编程的知识。Flink异步IO官方文档地址：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/dev/datastream/oper
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2024-05-07 14:18:13
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一、异步快照ABS简介 准确一次(exactly once)的送达保证是实时计算的关键特性之一，这要求作业从失败恢复后的状态以及管道中的数据流要和失败时一致，通常这是通过定期对作业状态和数据流进行快照实现的。然而这种方式主要有两点不足：首先，快照进行期间常常要暂停数据流的摄入，造成额外延迟和吞吐量下降；其次，快照会过度谨慎地将管道里正在计算的数据也随着状态保存下来，导致快照过于庞大。针对以上两个问
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2023-09-14 20:05:33
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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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前言 这边文章讲述的是flink的checkpoint（检查点）的原理，checkpoint是目前主流的分布式流式处理框架用于恢复失败作业而保证数据不丢失的常用方法，也是flink实现exactly-once的基础。 &n
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2023-09-13 15:19:04
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异步IO实现拉宽操作Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。异步IO操作的需求Flink在做流数据计算时，很多时候需要与外部系统进行交互（比如数据库、Redis、Hive、HBase等等存储系统）。 往往需要注意系统间通信延迟是否会拖慢整个Flink作业，影响整体吞吐量和实时性。场景：流计算
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2023-11-12 08:50:38
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Flink DataStream Async I/O(异步IO)当我们在Operator算子中，需要与外部系统交互时（例如：查询数据库），如果我们使用同步的方式，那么容易造成该Operator计算延迟，吞吐量低。所以Flink 提供了Async I/O机制，可以通过异步操作，处理查询数据库等类似耗时的操作。与数据库的异步交互意味着单个并行函数实例可以同时处理许多请求并同时接收响应。这样，等待时间可
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2024-04-04 19:31:53
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