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2023-08-10 13:31:14
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# Hudi集成Hive实现实时数据湖
## 1. 概述
Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一种用于构建实时数据湖的开源库。它提供了一种高效的方式来管理大规模数据集的增量更新、删除和增量查询。与传统的批处理方式不同，Hudi允许我们以实时的方式处理数据，并提供了类似数据库的事务和快照功能。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具
原创
2023-08-22 11:13:14
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摘要正常情况下，Hudi表在用Spark或者Flink写入数据是会自动同步到Hive外部表，若写入时没有开启自动同步，需要手动利用hudi客户端工具run_hive_sync_tool.sh进行同步具体可以参考官网（https://hudi.apache.org/cn/docs/syncing_metastore）查看相关参数，本文主要是讲解通过Hive语法手动来创
原创
精选
2022-03-01 16:26:25
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简介Apache Hudi（Hadoop Upserts Delete and Incremental）是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供了表、事务、高效的upserts/delete、高级索引、流摄取服务、数据集群/压缩优化和并发，同时保持数据的开源文件格式。Apache Hudi不仅非常适合于流工作负载，而且还允许创建高效的增量批处理
Hudi 搭建 环境准备一、安装 Maven1.解压2.配置环境变量3.修改 Maven 下载源二、安装 Hudi1.解压2.配置环境变量3.修改 Hudi 下载源与对应版本号4.修改源码以兼容 Hadoop3.x5. 解决 Spark 依赖冲突6. 解决 Spark 向 Hudi 插入报错7. 编译 Hudi8. 启动测试集群其它生态安装与配置：Hadoop 完
Hive集成HBase配置将hive的lib/中的HBase.jar包用实际安装的Hbase的jar包替换掉cd /opt/hive/lib/ls hbase-0.94.2* rm -rf hbase-0.92*cp /opt/hbase/hbase-0.94.2* 将Hive的lib/中的zookeeper.jar包用HBase中lib/中的替换掉步骤同上 在hiv
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2023-07-24 21:38:47
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目录1 连接2 KDC 安装2.1 安装 Kerberos 服务2.2 配置 /var/kerberos/krb5kdc/kdc.conf2.3 配置 /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.acl2.4 配置 /etc/krb5.conf2.5 创建 Kerberos 数据库2.6 创建 Kerberos 管理员账号2.7 将 Kerberos 添加到自启动服务，并启动krb5
一、Apache Hudi数据实时处理和实时的数据 实时分为处理的实时和数据的实时，即席分析是要求对数据实时的处理，马上要得到对应的结果，Flink、Spark Streaming是用来对实时数据的实时处理，数据要求实时，处理也要迅速，数据不实时，处理也不及时的场景则是我们的数仓T+1数据而本文探讨的Ap
Hudi概述1.1 Hudi简介Apache Hudi（Hadoop Upserts Delete and Incremental）是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供了表、事务、高效的upserts/delete、高级索引、流摄取服务、数据集群/压缩优化和并发，同时保持数据的开源文件格式。 Apache Hudi不仅非常适合于流工作负载，
前言：遇到困难，旁边有大佬一定要问！！！（当然，如果觉得自己能解决就自己解决吧！！！）你怎么也解决不了的问题，在别人看来只是看一眼就能解决的问题！一个小问题卡了一天，还好在中秋前一天解决了，能够过一个快乐的中秋节了！！！祝大家中秋节快乐，都吃上好吃的大月饼！！！进入正题：需求：通过Spark消费Kafka的数据并进行处理，将用户的行为数据和基本信息数据分类，使用Hudi存储并同步Hive表，生成两
数据湖Hudi-11-Hudi集成HiveHudi集成Hive1.集成步骤2.Hive同步1 Flink 同步Hive2 Spark 同步Hive3.Flink使用HiveCataLog1.直接使用Hive Catalog2 Hudi Catalog使用hms4.创建Hive外表并查询5.Hive Sync Tool6.湖仓一体能力 Hudi集成HiveHudi 源表对应一份 HDFS 数据，通
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2023-08-31 20:35:24
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## FlinkSQL集成Hudi Hive实现步骤
### 流程图
```mermaid
journey
title 整体流程图
section 首先
开发环境准备 --> 数据准备 --> 创建Hive表 --> 安装FlinkSQL --> 配置FlinkSQL环境 --> 添加Hudi依赖
section 然后
文章目录Hudi简介Hudi概述Hudi特性Hudi使用场景Hudi编译安装安装Maven编译hudi修改pom文件修改源码兼容hadoop3解决spark模块依赖的问题hudi编译命令 Hudi简介Hudi概述Apache Hudi (Hadoop Upserts Delete and Incremental) 是下一代流数据湖平台。Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖
应用hudi不可避免地要创建对应的hive表以方便查询hudi数据。一般我们使用flink、spark写入数据时，可以配置自动建表、同步元数据。有时也会选择使用hive sync tool工具离线进行操作。一、Hive sync tool的介绍Hudi提供Hive sync tool用于同步hudi最新的元数据（包含自动建表、增加字段、同步分区信息）到hive metastore。 Hive sy
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2023-09-08 14:24:48
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环境: hudi 0.10.1 spark 2.4.5 hive 2.3.7 hadoop 2.7.5将编译好的hudi jar, copy到hive lib目录下:cp /Users/xxx/cloudera/lib/hudi/packaging/hudi-hadoop-mr-bundle/target/hudi-hadoop-mr-bundle-0.11.0-SNAPSHOT.jar ~/c
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2023-06-19 16:14:49
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# 实现“UDF更新 不重启hive”的方法
## 简介
本文将介绍如何实现在不重启Hive的情况下更新用户自定义函数（UDF）。在大多数情况下，当我们在Hive中更新或者添加一个UDF时，需要重启Hive服务。但通过本文介绍的方法，你将学会如何避免重启服务，从而提高开发效率。
## 流程概述
下面的表格展示了实现“UDF更新 不重启hive”的整个流程。
| 步骤 | 操作 |
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# Flink 集成 Hudi 写入 Hive 的探索
Apache Flink 和 Apache Hudi 的结合能够有效提升大数据处理的能力。Flink 是一种流处理框架，而 Hudi 则是一个开源的数据湖框架，主要用于增量数据处理。将这两者结合在一起，我们可以实现实时数据流的高效读取及写入 Hive 的能力。本文将探讨如何使用 Flink 集成 Hudi 并将数据写入 Hive。
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文章目录概述定义发展历史特性使用场景编译安装编译环境编译Hudi关键概念TimeLine(时间轴)File Layouts(文件布局)索引表类型查询类型 概述定义Apache Hudi 官网地址 https://hudi.apache.org/Apache Hudi 官网文档 https://hudi.apache.org/docs/overviewApache Hudi GitHub源码地址
文章目录@[toc] 目录：一、利用Sqoop，从Oracle到HDFS二、利用Sqoop，从Oracle到Hive三、遇到的问题 目录：一、利用Sqoop，从Oracle到HDFS第一步：把Oracle驱动拷贝到Sqoop安装路径中的lib文件夹下。第二步：切换账户su hdfs第三步：执行import操作sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@IPAd
是什么？Hudi是什么？可以说Hudi是一个数据湖或是数据库，但它又不是数据湖或是数据库。笔者理解为Hudi是除开计算引擎的Hive。众所周知，Hive是一个计算框架，但是现在我们更多的是使用Spark基于Hive对HDFS中文件提供的Schema信息和元数据进行计算，而Hive作为计算引擎的功能逐渐被忽略，更多的是将Hive视作一个“数据库”（尽管它并不是），而Hudi则是完善了Hive的这部分
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2023-07-13 16:04:32
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