Optional简介
Optional是java8中新增的API
用于完美解决空指针异常
使用Optional类可避免显式的空值判断
所以笔者在jdk1.8的环境下，大量的使用Optional这个容器
例: Optional可检测一个null容器
如：
Optional.ofNullable(null)
此时当isPresent方法返回true时
调用get()方法则可返回其
# 使用Spark读取Hive数据写入Redis的基本流程
在现代数据处理的场景中，Spark作为一个强大的分布式计算框架，可以有效地从多种数据源中读取数据并进行处理。而Redis则因其快速的访问速度和丰富的数据结构，通常被用作缓存或实时数据存储。本文将探讨如何使用Spark读取Hive中的数据，并将其写入Redis。
## 基本概念
首先，Hive是一个用于大数据存储和管理的工具，它提供了
Streaming (DataStream API（数据流接口）DataSource（数据源）File-based(以文件为基础的来源)Socket Based(基于套接字的来源)Collection-based 基于集合UserDefinedSource 用户定义的来源`Kafka集成`Data Sinks（数据输出）File-based(基于文件输出)生产环境下使用flink-connect
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2024-08-27 19:27:47
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我们目前在写程序的时候，数据值都是固定的，但是实际开发中，数据值肯定是变化的，所以，考虑把数据改进为键盘录入，以提高程序的灵活性。键盘录入数据的步骤：A:导包
import java.util.Scanner;
位置：class之前,上面
B:创建键盘录入对象
Scanner sc = new Scanne
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2023-10-19 06:48:58
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# 如何使用Hudi Java写入数据
## 流程概述
在使用Hudi Java写入数据时，需要经过一系列步骤来完成。下面将通过表格展示每个步骤以及需要进行的操作，以帮助你快速了解整个流程。
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 初始化Hudi写入客户端 |
| 步骤二 | 创建数据集 |
| 步骤三 | 将数据写入数据集 |
| 步骤四 | 关闭Hu
原创
2024-06-02 05:16:41
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在处理“大数据”的场景时，Hudi 作为一个高效的实时数据湖解决方案，广泛应用于数据写入和更新。然而，在使用 Java 进行 Hudi 写入操作时，我们偶尔会遇到一些难题。本文将详细记录我在解决“hudi写入 java”问题的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用。
### 背景定位
随着公司业务的快速增长，我们的用户需求不断增加，需要更有效地处理数据写入过程。H
# Hudi数据写入Hive的实现与应用
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个用于大数据处理的开源框架，能够实现高效的数据更新、删除和增量写入。Hudi与Hive的结合，使得实时数据分析成为可能。在本文中，我们将探讨如何将Hudi数据写入Hive，并提供相关的代码示例和Gantt图来帮助理解。
## Hudi与Hive的
原创
2024-10-23 05:41:44
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# Spark数据写入Hudi的完整指南
Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个用于处理大数据集的存储框架，特别适合在Apache Spark环境中使用。通过Hudi，我们可以实现数据的增量更新、删除操作等，非常方便。接下来，我将带领你了解如何将Spark数据写入Hudi，包括具体步骤和代码示例。
## 整体流程
我们可以将写入Hud
我们将讨论一些可用的工具，这些工具可用于增量摄取和存储数据。
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2021-12-22 16:04:56
642阅读
# Java Spark 写入 Hudi：一个全面的指南
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一种用于大数据湖的解决方案，它支持快速的增量数据处理和高效的更新、删除操作。而 Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，常用于大数据处理。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Java 和 Spark 将数据写入 Hudi，
# 学会 Java Spark 的基本流程
作为一名开发者，使用 Apache Spark 进行数据处理和分析是非常重要的一项技能。Apache Spark 是一个强大的开源数据处理框架，主要用于大数据处理、实时数据流和机器学习等场景。对于一个刚入行的小白来说，了解如何搭建和使用 Spark 是一项重要的基础。本文将告诉你如何使用 Java 进行 Spark 开发的基本流程，提供必要的代码示例，
原创
2024-10-21 05:09:55
34阅读
# Java Spark 读取 Elasticsearch 数据的实现
在当前大数据和实时数据处理的时代，Apache Spark 和 Elasticsearch（简称 ES）成为了众多开发者和数据科学家非常青睐的工具。Spark 提供了强大的数据处理能力，而 Elasticsearch 则是一个优秀的搜索和分析引擎。通过将这两者结合在一起，我们能高效地读取和分析数据。本文将详细介绍如何使用 J
# Hudi Java客户端写入数据
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的数据湖存储框架，它支持高效的数据写入、更新和删除操作，让大数据处理变得更加灵活和高效。本文将介绍如何使用Hudi的Java客户端进行数据写入，提供代码示例，并配有关系图和状态图，帮助读者理解Hudi的工作原理。
## Hudi的核心概念
H
原创
2024-08-28 04:09:41
343阅读
CDC概念 CDC全称是Change data Cpature，即变更数据捕获，主要面向数据库的变更，是数据库领域非常常见的技术，主要用于捕获数据库的一些变更，然后可以把变更数据发送到下游。 CDC类型 1.基于查询的，客户端会通过SQL方式查询源库表变更数据，然后对外发送。 2.基于日志的，这也是
原创
2022-06-10 19:17:35
1015阅读
场景 实时产生的数据写入到Kafka，由Spark实时读取Kafka的数据，写入hudi 实现 package com.zhen.hudi.streaming import com.zhen.hudi.didi.SparkUtils import org.apache.hudi.DataSource
原创
2022-06-10 19:16:39
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在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖，具体请参见前文介绍。我们先在Hive里面建个名为iteblog的表，如下：CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (
id bigint,
name STRING)
STORED BY 'org.elasticsearch.hadoo
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2024-04-30 20:08:46
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1 Spark Streaming读取Kafka的两种模式Spark Streaming消费Kafka的数据有两种模式：Receiver和Direct模式，学习时候重点关注下Direct即可，因为在最新读取方式中已经不支持Receiver。1.1 Receiver模式在Spark 1.3之前，Spark Streaming消费Kafka中的数据采用基于Kafka高级消费API实现的Receiver
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2023-10-23 14:22:31
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Input阶段作用有两个，一是读取数据，二是对数据进行切片划分。一、读取数据：Input是读取数据的总接口,默认使用FileInputFomart类。 二、（1）切片划分：将要处理的数据进行逻辑上的切片划分，每一个切片都对应一个mapTast任务。也就是说，将数据切成几片，就有几个mapTast任务。 默认的切片大小默认是block块的大小，它切分时是按照每一个文件来切的，而不是整个数
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2024-07-15 06:52:58
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# 如何将 Hudi 数据写入 Hive
Apache Hudi 是一个用于处理大规模数据集的设计，尤其适合用于实时更新和查询。将 Hudi 数据写入 Hive 您需要按照一定的流程进行配置和操作。本文将详细讲解这一过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
以下表格展示了将 Hudi 数据写入 Hive 的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-22 03:41:25
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遇到这样一个问题：hive> desc ljn001;
OK
name string
value int
hive> select * from ljn001;
OK
wang5 92
zhang3 87
li4 73
然后我想使用UDF实现的分析函数row_number去查询value最小的name。如果不清楚UDF实现row_number的原来或者不知道如何使用r
