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2023-07-18 13:10:21
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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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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
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2024-07-29 21:56:59
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flink 读取hive
原创
2019-09-19 18:12:32
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2评论
前言我尽可能的会把使用的细节写的详细一点,为后来的小伙伴节约点时间。一、问题如果用 sql-client.sh 来提交无法保存元数据,每次创建的表都在一个 session 中,而这个 session 保存在内存中。我们每次重启 sql-client.sh 后,元数据都会丢失。每次重新创建非常麻烦,flink 提供了一种选择, 让我们可以读取 hive 元数据。也就是我们 hive 中的表都可以通过
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2023-09-20 16:33:40
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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
本文基于Flink 1.8 和ES 6.2.4 总结Flink写入Elasticsearch的问题点。在使用ElasticsearchSink时,需要注意以下几点:ElasticsearchSink内部使用RestHighLevelClient(ES>=6.x)或TransportClient(ES<6.x)与Elasticsearch集群进行通信。ElasticsearchSink内
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2023-12-14 14:59:41
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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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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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前期准备Flink提供了JDBC连接器,需要添加如下依赖<!--选择自己需要的版本号-->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId&g
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2023-06-02 13:43:46
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一、TDBank接入hive数据的痛点和挑战数据接入到Hive是TDW数据接入中应用最广泛的场景,整体的数据流向路径如下所示:图1 数据接入到TDW Hive的流向路径数据从源侧发送,经过TDBus后存入MQ,然后由TDSort消费并根据业务规则进行分拣处理后存入中转的hdfs目录,再由配置的统一调度任务定时将数据以分区为单位写入hive仓库。可以看出,整个系统数据流经的环节较多,对运维和用户具有
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2024-06-27 07:07:54
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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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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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* * @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
# 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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# 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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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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