文章目录1. 程序集成 Hive1.1 添加依赖1.2 构建程序2. Flink SQL Client集成Hive2.1 sql-client-defaults.yaml 配置2.2 启动 Flink SQL Cli3. 小结 Hive 是大数据领域最早出现的 SQL 引擎,发展至今有着丰富的功能和广泛的用户基础。之后出现的 SQL 引擎,如 Spark SQL、Impala 等,都在一定程度
转载 2023-07-10 14:00:22
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# 使用 Flink SQL 创建 Hive 表的步骤指南 在大数据处理的领域中,使用 Apache Flink 与 Apache Hive 的结合是非常常见的。Flink SQL 提供了一种方便的方式来处理实时数据,而 Hive 则用于批处理和数据仓库。在本篇文章中,我将指导你如何使用 Flink SQL 创建 Hive 表,帮助你深入理解整个过程。 ## 流程步骤 以下是创建 Hive
原创 20天前
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flink sql创建表语法CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [catalog_name.][db_name.]table_name ( { <physical_column_definition> | <metadata_column_definition> | <computed_column_definition> }[
转载 2023-09-05 09:50:20
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flink sql-clent MATCH_RECOGNIZE kafka 例子
原创 2019-07-05 14:05:29
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前言等疫情过去了,我们一起看春暖花开。 Apache Spark 什么时候开始支持集成 Hive 功能?笔者相信只要使用过 Spark 的读者,应该都会说这是很久以前的事情了。那 Apache Flink 什么时候支持与 Hive 的集成呢?读者可能有些疑惑,还没有支持吧,没用过?或者说最近版本才支持,但是功能还比较弱。其实比较也没啥意义,不同社区发展的目标总是会有差异,而且 Flink 在真正
文章目录一、概览二、Hive 方言2.1、使用 Hive 方言2.2、案例三、Hive Read & Write3.1、写3.1.1、批处理模式写入3.1.2、流处理模式写入3.2、读3.3、Temporal Table Join3.3.1、Temporal Join The Latest Partition3.3.2、Temporal Join The Latest Table四、Hi
转载 2023-07-26 10:39:39
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文章目录创建表表的查询输出表全部展示 创建表为了方便地查询表,表环境中会维护一个目录(Catalog)和表的对应关系。所以表都是通过 Catalog 来进行注册创建的。表在环境中有一个唯一的 ID,由三部分组成:目录(catalog)名,数据库(database)名,以及表名。在默认情况下,目录名为 default_catalog,数据库名为default_database。所以如果我们直接创建
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Flink-SQL常用算子1 SELECTSELECT 用于从 DataSet/DataStream 中选择数据,用于筛选出某些列。 示例:SELECT * FROM Table;// 取出表中的所有列 SELECT name,age FROM Table;// 取出表中 name 和 age 两列与此同时 SELECT 语句中可以使用函数和别名,例如WordCount 中:SELECT word
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作者:李锐介绍:阿里巴巴技术专家,Apache Hive PMC,加入阿里巴巴之前曾就职于 Intel、IBM 等公司,主要参与 Hive、HDFS、Spark 等开源项目。Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能,用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据,以及读写 Hive 中的表。本文将主要从项目的设计架构、最新进展、使用说明等方面来介绍这一
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
转载 2023-07-06 16:01:13
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动态表是Flink的Table&SQL API的核心概念,用于以统一方式处理有界和无界数据。因为动态表只是一个逻辑概念,所以Flink并不拥有数据本身。 相反,动态表的内容存储在外部系统(例如数据库,键值存储,消息队列)或文件中。动态源(Dynamic sources)和动态接收器(Dynamic sinks)可用于从外部系统读取和写入数据。 在文档中,源(sources)和接收器(sinks)通
转载 2023-08-04 13:09:41
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## Spark SQL 只支持客户端模式 Apache Spark是一个快速而通用的集群计算系统,它提供了许多高级API,例如Spark SQL,用于在大规模数据集上进行分布式数据处理和分析。Spark SQL是一个用于结构化数据处理的模块,它将SQL查询与Spark的强大计算能力相结合,使得用户可以使用SQL语句来查询和处理数据。 然而,需要注意的是,Spark SQL只支持客户端模式,而
原创 2023-07-23 22:39:23
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前言 本文针对数据库CDC(change data capture)场景设计,探讨基于Flink1.12最新版本提供的实时写入Hive的技术可行性,下面为本地IDEA程序案例可供参考。一、整体思路数据库CDC(change data capture)是实时捕获数据库中的变化数据,经过处理之后(也可能无需处理),将其更新到目标端的一种技术。为实现实时捕获,本文引入Debezium作为数据库
转载 2023-07-11 17:26:16
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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
文章目录一.基本程序结构二.创建表环境三.在 Catalog 中注册表3.1 表(Table)的概念3.2 连接到文件系统(Csv 格式)3.3 连接到 Kafka四. 表的查询4.1 Table API 的调用4.2 SQL 查询五. 将DataStream 转换成表5.1 代码表达5.2 数据类型与 Table schema 的对应六. 创建临时视图(Temporary View)七. 输出
## Flink SQL集成Hive教程 ### 整体流程 下面是实现Flink SQL集成Hive的整体流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 准备环境,包括安装FlinkHive | | 2 | 创建Hive表 | | 3 | 编写Flink SQL查询Hive表数据 | ### 详细步骤 #### 步骤一:准备环境 首先,你需要安装Flink和H
原创 4月前
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目前事件归并分为两种,一种为实时的归并,即基于Kafka内的数据进行归并和事件生成;一种是周期性的归并,即基于Hive中的数据进行数据的归并和事件生成。基于SQL归并时Spark Streaming支持的输入/输出数据如下:数据类型Flink支持情况Kafka需要定义schemaHDFS(parquet/csv/textfile)读取parquet需要使用AvroParquetInputForma
# 使用Maven构建Flink项目并连接Hive --- 作为一名经验丰富的开发者,你需要帮助一位刚入行的小白实现“maven flink sql hive”。下面将详细介绍整个流程,并指导每一步需要做什么以及使用的代码。 ## 流程概述 首先,我们需要使用Maven构建一个Flink项目,并在该项目中连接Hive进行SQL操作。下面是整个过程的流程表格: | 步骤 | 操作 | |-
原创 3月前
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## 实现Flink SQL Hive引擎的流程 下面是实现Flink SQL Hive引擎的步骤和代码示例: ```mermaid flowchart TD A(配置Flink环境) --> B(下载Hive) B --> C(配置Hive元数据源) C --> D(启动Flink SQL Hive服务) ``` ### 配置Flink环境 在开始之前,你需要先安
原创 2023-10-01 10:18:20
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Flink在大数据处理上,是流批一体的框架,针对于各种场景下的数据处理,也有一套Flink SQL的操作思路。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲基本的Flink SQL快速入门。 Flink SQL,就是直接可以在代码中写SQL,来实现一些查询(Query)操作。FlinkSQL支持,基于实现了SQL标准的Apache Calcite(Apache开源SQL解析工具)。  1、导入
转载 2023-07-04 09:40:23
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