# Flink Hudi：只能用Java的真相
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，而 Apache Hudi 是一种支持流式和批量数据处理的存储解决方案。二者结合使用，可以实现高效的数据管理与处理。本文将带您深入了解 Flink Hudi，并提供实际的代码示例，同时讨论其只能用 Java 的特点。
## 什么是 Apache Hudi？
Apache Hudi（Hadoop
目录1. 随机分区（shuffle）2. 轮询分区（Round-Robin）3. 重缩放分区（rescale）4. 广播（broadcast）5. 全局分区（global）6. 自定义分区（Custom） 顾名思义，“分区”（partitioning
）操作就是要将数据进行重新分布，传递到不同的流分
转载
2023-10-16 22:36:50
69阅读
一.概述生成时间戳/水印与在事件时间有关。有关事件时间， 处理时间和摄取时间，参考：事件时间概述为了处理事件时间，流式传输程序需要相应地设置时间特征。val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)二.分
转载
2023-12-20 08:58:15
12阅读
# 如何实现“Java Flink Hudi”
## 一、整体流程
下面是实现“Java Flink Hudi”的步骤表格：
```mermaid
pie
title 流程步骤
"Step 1" : 了解需求
"Step 2" : 准备环境
"Step 3" : 编写Flink程序
"Step 4" : 集成Hudi
"Step 5" : 执行
原创
2024-04-05 05:26:45
70阅读
摘要：本文作者刘杰，介绍了顺丰科技数仓的架构，趟过的一些问题、使用 Hudi 来优化整个 job 状态的实践细节，以及未来的一些规划。主要内容为：数仓架构Hudi 代码躺过的坑状态优化未来规划顺丰科技早在 2019 年引入 Hudi ,当时是基于 Spark 批处理，2020 年对数据的实时性要求更高公司对架构进行了升级，在社区 Hudi on Flink 的半成品上持续优化实现 Binlog 数
转载
2024-05-28 19:25:23
93阅读
目录一、概述二、Hudi 架构三、Hudi的表格式1）Copy on Write（写时复制）2）Merge On Read（读时合并）3）COW vs MOR四、元数据表（Metadata Table）五、索引（Indexing）六、查询类型（Query Type）1）Snapshot Queries(快照查询)2）Incremental Queries(增量查询)3）Read Optimized
# Flink Hudi Sink Java：流式数据同步到Hudi
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架，用于处理无界和有界数据流。Apache Hudi（Hadoop Upserts and Deletes）是一个用于存储大规模分析型工作负载的框架，它提供了一种将数据存储在Hadoop上并进行增量处理的方法。将 Flink 与 Hudi 结合使用，可以有效地将流式数据同步到
原创
2024-07-19 08:07:52
163阅读
一、安装部署Flink 1.12 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 1.准备tar包 flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz 2.解压 t
原创
2022-06-10 19:17:03
3510阅读
数据湖Hudi-9-Hudi集成Flink-核心参数&内存优化一、核心参数解读1.并发参数2.压缩参数3. 文件大小二、内存优化1.内存参数2. MOR内存优化配置3.COW内存优化配置 一、核心参数解读1.并发参数1.参数说明2.案例演示 可以flink建表时在with中指定，或Hints临时指定参数的方式：在需要调整的表名后面加上 /*+ OPTIONS() */insert int
转载
2023-09-09 07:31:22
193阅读
1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time 时间 时间类型事件时间，摄入时间，处理时间三种。 如果以EventTime为基准来定义时间窗口将形成EventTimeWindow,要求消息本身就应该携带EventTim
一. 启动kafka生产者造数据二. 使用Flink connector kafka 映射kafka topic三. 使用 hudi connector 创建hudi表四. 将kafka表的数据写入到hudi表中五. 查询hudi表数据六. 在kafka的producer的发送数据,然后在客户端进行hudi表数据查询,发现数据都过来了.七. 在FlinkSQL客户端直接进行表关联7.1 启动kaf
转载
2023-09-25 03:12:40
93阅读
组件版本 组件 版本 Java 1.8.251 Scala 1.12.14 Flink
原创
2021-10-08 14:41:50
1086阅读
点赞
1评论
关于HBase的sink的所有内容均在org.apache.flume.sink.hbase包下。 每个sink包括自己定制的，都extends AbstractSink implements Configurable。 一、首先是configure(Context context)方法。该方法是对HBaseSink的参数初始化。主要包括以下几个： tableName：要写入的HBase
前言好久没有更新 “好” 文章了，内心很过意不去，怎么变的这么懒了，哈哈哈哈哈正好，最近数据湖的概念火的一塌糊涂，特别是 Hudi ， 与 Flink 的结合越来越好，可以说 Flink + Hudi 就是未来的趋势，这不，我就来简单讲讲，给 “小白”当个引路人，让知识传播给大家，毕竟我也是从小白看着别人的文章过来的Hudi概述Apache Hudi (简称：Hudi) 使得您能在hadoop兼容
转载
2023-08-18 17:02:10
77阅读
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
转载
2023-07-18 13:10:21
146阅读
Flink的安装Flink的相关安装步骤如下：装虚拟机装系统装jdk装scala(不需要不用)装Hadoop(不需要不用)装Flink配置环境变量 如果只是刚开始的自我测试，安装还是很简单的，直接下载包，上传服务器，tar解压，配置了环境变量，source一下，ok，可以用了，这时不放start-cluster.sh一下启动flink吧（这里只是测试，安装了单节点）。启动后查看web页面：htt
转载
2023-09-09 01:57:42
0阅读
# MapReduce 不止于 Java：探索多语言实现
MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它由 Google 开发，最初是用 Java 实现的，但随着技术的发展，MapReduce 已经可以在多种编程语言中实现。本文将介绍 MapReduce 的基本概念，并通过不同语言的代码示例展示其灵活性。
## MapReduce 简介
MapReduce 模型包含两个主要阶
原创
2024-07-15 11:23:53
99阅读
文章目录集成Flink环境准备sql-client方式启动sql-client插入数据查询数据更新数据流式插入code 方式环境准备代码类型映射核心参数设置去重参数并发参数压缩参数文件大小Hadoop参数内存优化读取方式流读（Streaming Query）增量读取（Incremental Query）限流写入方式CDC 数据同步离线批量导入全量接增量写入模式Changelog 模式Append
转载
2024-03-27 08:05:26
200阅读
一、介绍Flink是分布式大数据处理框架，那么网络通信就离不开了，从目前来看，几乎所有的开源的大型软件，尤其是Java的，基本已经不再倾向于自己写底层网络通信，毕竟有很多可以使用的Rpc网络通信框架可以来完善使用，Flink也是如此，它是基本Akka Rpc这款Rpc通信框架的。二、分析1、服务端先看一下测试代码的最基础的通信代码（RpcEndPointTest.java）：public inte
转载
2024-03-19 19:45:11
30阅读
主要内容MapReduce编程模型简介WordCount编程实例Hadoop MapReduce架构MapReduce实战开发一、MapReduce编程模型简介MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型。该模型比较简单，但用于编写有用的程序并不简单。Hadoop可以运行由各种语言编写的MapReduce程序。例如：Java、Ruby、Python和C++语言等。最重要的是，MapReduce
