导读：Flink 从 1.9.0 开始提供与 Hive 集成的功能，随着几个版本的迭代，在最新的 Flink 1.11 中，与 Hive 集成的功能进一步深化，并且开始尝试将流计算场景与Hive 进行整合。本文主要分享在 Flink 1.11 中对接 Hive 的新特性，以及如何利用 Flink 对 Hive 数仓进行实时化改造，从而实现批流一体的目标。主要内容包括：Flink 与 Hive 集成
小文件如何产生
• hive的底层存储是HDFS，默认的块大小是128M，通常小于默认块大小，HDFS默认也算一个block, 所以产生小文件主要有以下几种：
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2023-07-24 10:33:41
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文章目录背景iceberg简介flink实时写入准备sql client环境创建catalog创建db创建table插入数据查询代码版本总结 背景随着大数据处理结果的实时性要求越来越高，越来越多的大数据处理从离线转到了实时，其中以flink为主的实时计算在大数据处理中占有重要地位。Flink消费kafka等实时数据流。然后实时写入hive，在大数据处理方面有着广泛的应用。此外由于列式存储格式如p
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2023-08-18 16:37:51
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Flink 修改BucketingSink解决小文件的问题0、背景1、BucketingSink 解析2、修改 0、背景 用flink往hdfs写文件的时候，我们一般会用到HDFS Connector 。其实flink里提供了两种HDFS Connector，一个是Bucketing File Sink，另一个是Streaming File Sink
话不多说 直接上官网Overview | Apache Flinkhive版本 3.1.3000 hadoop 版本 3.1.1.7.1.7 flink 1.16.2 代码 很简单我还是贴下 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper
import com.typesafe.config
Streaming1.1 Overviewer（1）Data SourcesDataSources 操作 可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 方式将source加入到集群内部中，Flink预先提供了很多Source方法来帮助你来实现数据操作。当然也可以通过实现SourceFunction 的方式来实现非并行数据，或者通过
# Flink代码中设置Hive参数
在使用Apache Flink进行流处理和批处理时，我们经常需要与Hive进行集成，以便可以使用Hive提供的强大查询能力和数据管理功能。在Flink中，可以通过设置Hive参数来配置与Hive的集成。
本文将介绍如何在Flink代码中设置Hive参数，以便可以与Hive进行集成。我们将使用Java代码编写示例，并解释每个步骤的含义和作用。
## 准备工
文章目录滚动策略分区提交分区提交触发器分区时间的抽取分区提交策略完整示例定义实体类自定义source写入file flink提供了一个file system connector，可以使用DDL创建一个table，然后使用sql的方法将数据写入hdfs、local等文件系统，支持的写入格式包括json、csv、avro、parquet、orc。 一个最简单的DDL如下：CREATE TABLE
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2023-08-28 16:02:21
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1、前言 本文是在《如何计算实时热门商品》[1]一文上做的扩展，仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据，把处理后的数据写入到HBase的流程，其具体性能未做调优。此外，文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析，只因引文（若不特殊说明，文中引文皆指《如何计算实时热门商品》一文）中写的很详细了，故仅给出博主调试犯下的错。文中若有错误，欢迎大伙留言指出，谢谢！ 源码在GitHub上，地址：
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2023-09-15 14:21:56
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概述本文主要对[3]进行复现和阐述环境版本组件版本Hadoop3.1.2Hive2.3.6Flink1.12.0Zookeeper3.6.0#####################################################################################################################本文流水线触发条件我们目前
之前和大家聊Hive Streaming Sink的时候说过，可以通过指定参数sink.partition-commit.policy.kind，来决定在提交分区时要做的事，比如合并小文件
本身Hive Streaming Sink是基于FileSystem Streaming Sink，FileSystem Streaming Sink其实已经做了保护，减少小文件的产生。主要是这两个参数
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2023-07-24 10:34:54
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文章目录开发环境版本说明摘要本文大纲环境搭建基础环境准备Flink环境准备安装 FlinkSQL Client与hive集成配置**加入依赖包启动Kafka数据准备测试启动kafka创建主题测试消费用SQL Client读取kafka数据启动sql clientFlink sql client创建表，测试消费流数据创建表写数据（消费Kafka）验证查看数据表 开发环境版本说明组件版本号jdk1.
一、应用场景：Flink 消费 Kafka 数据进行实时处理，并将结果写入 HDFS。二、Streaming File Sink由于流数据本身是无界的，所以，流数据将数据写入到分桶（bucket）中。默认使用基于系统时间(yyyy-MM-dd--HH)的分桶策略。在分桶中，又根据滚动策略，将输出拆分为 part 文件。1、Flink 提供了两个分桶策略，分桶策略实现了 org.apach
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2023-08-16 14:31:25
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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
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2023-07-11 17:26:16
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一、写数据 向Hive中写数据只尝试了流数据写入Hive，毕竟批数据写入数仓的场景并不多，Flink 1.11对于Hive流处理的支持还是改善很多的，用起来也很方便。 1、可以直接将流数据转换为Table写入hive（测试环境下采用文件写入DataStream，再转换为Table）； 2、可以create table name with（）直接衔接kafka等数据流。二、读数据 读数据可
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2023-06-12 21:07:34
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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
modules概念通过hive module使用hive函数sql 客户端原理分析和源码解析modules概念flink 提供了一个module的概念，使用户能扩展flink的内置对象，比如内置函数。这个功能是插件化的，用户可以方便的加载或者移除相应的module。flink内置了CoreModule，并且提供了一个hive module，允许用户在加载了hive module之后使
1. 版本说明本文档内容基于flink-1.15.x，其他版本的整理1.1. 概述Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。Flink 与 Hive 的集成包含两个层面。一是利用了 Hive 的 MetaStore 作为持久化的 Catalog，用户可通过HiveCata
产生场景1hive中对表执行insert into数据，每次插入数据都会在表目录下形成一个小文件解决方案：使用insert overwrite table...(会重写数据，先进行删除后插入)产生场景2现象：Flume采集数据时在HDFS上产生大量小文件的问题
flume指定HDFS类型的Sink时，采集数据至HDFS指定目录，出现产生大量小文件的现象。测试hdfs的sink，发现sink端的文件
一、前言在上一博客中写了flink1.11.0读取kafka数据写入到hive中，发现hive中无法查询flink通过scala写入的数据，搜了些资料查找原因，参考了下文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/157899980 里无法读取hive数据的原因，但里面比较明确给出的解决方案是修改源码，我觉得太麻烦了。查了下官方和阅读些flink源码，终于找到一种我认为
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2023-07-14 17:10:12
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