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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# HBase查询大表超时的实现指南
在大数据场景下，HBase作为一个分布式的列式存储系统，经常会遇到查询大表超时的问题。对于新入行的小白来说，理解整个流程和具体实现将是一个挑战。本文将帮助你一步步理解如何在HBase中实现超时查询的处理。
## 整体流程
在进行HBase查询大表的超时处理时，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-15 07:32:58
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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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# 解决DBeaver查询Hive表时长超时的问题
在使用DBeaver进行Hive表查询时，有时会遇到查询时间过长导致超时的情况。这可能是由于查询操作复杂或数据量过大导致的。本文将介绍如何解决这一问题。
## 问题分析
查询Hive表时长超时的原因主要有两个：一是查询语句本身逻辑复杂，导致查询时间过长；二是数据量过大，导致查询需要消耗大量时间。为了解决这一问题，我们可以通过优化查询语句和调
原创
2024-03-04 05:23:47
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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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以下是实录 Q&AQ：请简单讲述开源软件的运作方式，Kyligence 在社区又扮演的角色是什么？A：开源软件的发展和商业软件不同，开源软件是由开源社区来驱动；开源社区是由个人贡献者志愿组成的团体，每个人都可以在社区中发出声音，提出建议，贡献代码，review 别人的代码和实现；所有的代码和讨论都应该是公开可获得的（通过邮件群组、JIRA、Github Issue等方式）。当社
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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表关联查询1.表别名 当表的名字很长或者执行一些特殊查询时，为了方便操作或者需要多次使用相同的表时，可以为表指定别名，以替代表原来的名称。在为表取别名时，要保证不能与数据库中的其他表的名称冲突。对单表做简单的别名查询通常是无意义的。一般是对一个表要当作多个表来操作，或者是对多个表进行操作时，才设置表别名。当为表取别名后，列名前面最好都加上表的别名，做以区分。SELECT p.*,v.vend_n
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2023-09-03 12:44:02
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1.27.Flink实时性、容错机制、窗口等介绍 1.27.1.问题导读 1.28.内幕 1.28.1.作业调度 1.28.1.1.调度 1.28.1.2.JobManager数据结构 1.29.Flink和Hive整合 1.29.1.概述 1.29.2.支持的Hive版本 1.29.3.依赖项 1.29.3.1.使用 Flink 提供的 Hive jar 1.29.3.2.用户定义的依赖项 1.
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2024-06-13 11:20:58
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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
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2023-07-26 10:39:39
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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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感谢visualcatsharp，学习中某个库中有一个论坛主帖表，每天增加数千的数据，现在整个表的数据量已经是百万级。由于论坛不断升级，增加了N个字段，为了实现良好的扩展性，将某些字段移到了一个子表中，而子表中的某个字段又是外键关联另一个表。没有添加任何非聚集索引。 当使用top查询N条数据的时候，就算三个表之间进行关联查询，由于服务器性能出众和S
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2023-10-18 20:45:59
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Hive-企业级调优（二）表的优化一、小表、大表Join将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率。（因为JOIN前一阶段生成的数据会存在于Reducer的buffer中，通过stream最后面的表，直接从Reducer的buffer中读取已经缓冲的中间结果数据 （这个中间结果数据可能是JOIN顺序中，前面表连接的结果的Key，数据量相对较小，内
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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# 如何实现“flink读取hive大表是流式读取吗”
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，掌握flink读取hive大表是流式读取的方法是非常重要的。在本文中，我将教会你如何实现这一目标。首先，我会介绍整个流程，并使用表格展示步骤；然后，我会逐步告诉你每一步需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备
原创
2024-06-23 06:41:47
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在处理大数据时，尤其是使用Hive进行大表join大表查询时，性能问题极为普遍。这种查询的优化对于业务的持续发展至关重要。本文将详细探讨如何有效地解决Hive大表join大表查询的优化问题。
## 问题背景
在我们的数据处理平台中，Hive是用于执行复杂查询的主要工具。随着数据量的快速增长，执行大表之间的join查询时，常常会遇到性能瓶颈。这不仅影响了数据处理效率，还可能导致服务不可用，从而影
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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* * @deprecated use {@link AvroParquetWriters} instead. // 看这部分是建议使用AvroParquetWriters */ @Deprecated // 这里已经标注了过时 public class ParquetAvroWriters {/\*\** Creates a ParquetWriterFactory for an A
Hive 优化核心思想：把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 以下SQL不会转为Mapreduce来执行 select仅查询本表字段 where仅对本表字段做条件过滤 其实本质上还是转化为Mapreduce来执行的，只不过默认设置了抓取策略： 抓取策略Set hive.fetch.task.conversion=none/more;Explain 显示执行计划EXPLAIN [EX
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2023-07-12 13:08:45
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原标题：hive中join导致的数据倾斜问题排查作者：王晓伟从事大数据相关开发，曾经为多个开源框架如Hive、Yarn、Pig、Tez贡献代码。场景如果某个key下记录数远超其他key，在join或group的时候可能会导致某个reduce任务特别慢。本文分析下join的场景。本例子SQL如下：查询每个appid打开的次数，需要排除掉作弊的imei。说明：表cheat_imei，7500万条，无大
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2024-08-05 20:07:46
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