* * @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
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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任何存储系统都是由数据和元数据组成，Hive也不例外，只是它的数据存储系统和元数据存储是分离的，分别位于不同的分布式系统中，如数据存储在分布式系统MinIO或者HDFS上，元数据存储在HIve Metastore或第三方元数据系统如Glue等。外部系统访问存储系统需要两步：先从元数据系统中获取要访问数据的元数据，如所在的位置等信息，然后再通过元数据访问存储系统，访问实际的数据。Flink查询Ice
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2024-01-02 11:52:33
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# 使用Flink读取Kafka数据并写入Hive表
随着大数据技术的发展，Apache Flink作为一种流处理框架，逐渐受到越来越多开发者的青睐。而Kafka作为高吞吐量、分布式消息队列，常被用于实时数据流的接收与处理。而Hive则作为一种数据仓库工具，擅长数据分析与处理。本文将介绍如何使用Flink读取Kafka中的数据，并将其写入Hive表。
## 环境准备
在开始之前，首先需要准备
# 使用 Apache Flink 读取 Kafka 数据并写入 Hive 表的完整教程
在大数据处理领域，Apache Flink 和 Apache Kafka 常常一起使用。Flink 提供了流处理能力，而 Kafka 则负责高吞吐量的数据传输。结合它们，我们可以实现从 Kafka 读取数据并将数据写入 Hive 表的完整方案。本文将带你逐步实现这一过程。
## 流程概述
为了帮助你理解
原创
2024-08-14 08:35:11
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# Flink读取Hive数据
## 介绍
Apache Flink是一个开源流处理和批处理框架，它提供了高效且可扩展的数据处理能力。Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，可以提供类似于传统数据库的SQL查询能力。将Flink与Hive集成可以让我们在Flink中使用Hive表作为输入源或输出目的地。
本文将介绍如何在Flink中读取Hive数据。我们将讨论Flink和Hive的集成
原创
2023-08-30 15:03:21
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Flink读取Hive：深入理解与应用
Flink作为大数据处理的流行框架，其与Hive的结合使得数据处理的能力得到了极大的提升。本文将详细探讨Flink读取Hive的过程、方法及原理，适用于对实时数据流处理和批处理有需求的场景。
### 背景定位
在现代数据架构中，Hive作为一个重要的数仓解决方案，是大数据分析中不可或缺的一部分。Flink则凭借其卓越的流处理能力，逐渐成为处理实时数据的
# 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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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
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2023-08-05 13:21:26
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风雨送春归，飞雪迎春到。已是悬崖百丈冰，犹有花枝俏。俏也不争春，只把春来报。待到山花烂漫时，她在丛中笑。选自《卜算子·咏梅》图片来自网络，如侵权，请联系删除有不少读者反馈，参考上篇文章《Hive 终于等来了 Flink》部署 Flink 并集成 Hive 时，出现一些 bug 以及兼容性等问题。虽已等来，却未可用。所以笔者增加了这一篇文章，作为姊妹篇。回顾在上篇文章中，笔者使用的 CDH 版本为
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2023-12-05 16:49:40
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1、环境准备 将编译好的jar包放到Flink的lib目录下。cp hudi-flink1.13-bundle-0.12.0.jar /opt/module/flink-1.13.2/lib2、sql-client方式2.1、修改flink-conf.yaml配置vim /opt/module/flink-1.13.2/conf/f
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2024-10-07 11:50:44
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目录0. 相关文章链接1. 流读（Streaming Query）2. 增量读取（Incremental Query）3. 限流0. 相关文章链接 Hudi文章汇总 1. 流读（Streaming Query） 当前表默认是快照读取，即读取最新的
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2023-07-18 13:10:21
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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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1. 版本说明本文档内容基于flink-1.13.x，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HiveCatalog将不同会
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2023-08-03 18:54:30
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import java.lang.Iterable
import org.apache.flink.api.common.functions.GroupReduceFunction
import org.apache.flink.api.java.aggregation.Aggregations.SUM
import org.apache.flink.api.java.utils.Paramet
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2024-10-14 13:28:12
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7月7日，Flink 1.11 版本发布，与 1.10 版本相比，1.11 版本最为显著的一个改进是 Hive Integration 显著增强，也就是真正意义上实现了基于 Hive 的流批一体。本文用简单的本地示例来体验 Hive Streaming 的便利性并跟大家分享体验的过程以及我的心得，希望对大家上手使用有所帮助。添加相关依赖测试集群上的 Hive 版本为 1.1.0，Hadoop 版本
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2024-10-12 16:12:35
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# 优化 Flink Hive 读取慢的方法
## 1. 概述
本文将介绍如何优化 Flink Hive 读取慢的问题，帮助刚入行的小白快速理解并解决这个问题。首先，我们需要了解整个优化过程的步骤，然后逐步进行操作。
## 2. 优化流程
### 2.1 步骤
下面是优化 Flink Hive 读取慢的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 分析当前系统
原创
2024-03-16 04:44:45
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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
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2024-08-13 13:30:39
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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 的集成也达到了生产级别的要求。值得注意的是，不同版本的Flink对于Hive的集成有所差异，本文将以最新的Fli
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2024-02-03 08:37:41
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