7月22日,万众瞩目的第二届 Apache Flink 极客挑战赛正式发布。在疫情防控的背景下,第二届 Flink 极客挑战赛要求参赛队伍利用大数据技术 + AI 算法技术来帮助解决防控遇到的挑战。为了能更好地让选手理解赛题以及提高成绩,本文主要从以下几个方面来对赛题进行解读:赛题数据赛题任务赛题技术赛题 demo 解析赛题优化点赛题评分指标赛题数据选手在本地会有四份数据集,分别是用于训练的历史行
标题: ‘说说Flink的连接器connector有哪些,怎么用?’ 日期: 2021-07-31 10:26:51 标签: [flink,connector] 分类: 数据仓库flink作为一个计算引擎,是缺少存储介质的,那么数据从哪儿来,到哪儿去,就需要连接器了,链接各种类型数据库,各种类型组件进行数据的抽取、计算、存储等,下面来看看flink都有哪些connector,怎么使用的?介绍看看目
数仓架构离线数仓传统的离线数仓是由 Hive 加上 HDFS 的方案,Hive 数仓有着成熟和稳定的大数据分析能力,结合调度和上下游工具,构建一个完整的数据处理分析平台,流程如下:Flume 把数据导入 Hive 数仓调度工具,调度 ETL 作业进行数据处理在 Hive 数仓的表上,可以进行灵活的 Ad-hoc 查询调度工具,调度聚合作业输出到BI层的数据库中这个流程下的问题是:导入过程不够灵活,
转载 2023-08-02 17:20:13
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1.背景介绍1. 背景介绍Redis 是一个高性能的键值存储系统,广泛应用于缓存、队列、计数器等场景。Apache Flink 是一个流处理框架,用于实时处理大规模数据流。在现代技术架构中,Redis 和 Flink 的集成非常重要,可以实现高效的数据处理和存储。本文将详细介绍 Redis 与 Apache Flink 的集成,包括核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景等。2. 核心概念与联系2.
1.概述类似文章:【FlinkFlink StreamingFileSink2.背景Flink 支持将流数据以文件形式存储到外部系统,典型使用场景是将数据写入Hive表所在 HDFS存储路径,通过Hive 做查询分析。随着Flink文件写入被业务广泛使用,暴露出很多问题,因此需要了解 Flink Streaming File sink 的实现逻辑。3.案例从Kafka消费JSON数据,转换为 U
什么是延时监控? 延时监控,简单理解监控算子到算子的延迟时间。记录算子间或者源流入到算子时间,监控系统健康以及调节。 流式计算中处理延迟是一个非常重要的监控metricflink中通过开启配置   metrics.latency.interval  来开启latency后就可以在metric中看到askManagerJobMetricGroup/operat
概述随着Flink1.11.0版本的发布,一个很重要的特性就是支持了流数据直接写入到hive中,用户可以非常方便的用SQL的方式把kafka的数据直接写入到hive里面.这篇文章会给出F...
原创 2021-08-16 15:01:06
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# Flink实时同步写入Hive实时数据处理中,Flink是一个非常强大的工具。它提供了丰富的API和库,用于处理实时数据流。而Hive是一个常用的数据仓库工具,用于存储和查询大规模的数据。本文将介绍如何使用Flink实时同步写入Hive,以及相关的代码示例。 ## 1. FlinkHive的集成 要实现FlinkHive的集成,需要使用FlinkHive Connector。这
原创 2024-01-27 05:31:04
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文章目录一、数据打宽1.1、ETL架构1.2、数据打宽1.3、利⽤ Flink SQL 打宽实时数据二、双流 Join & 区间 Join2.1、双流 Join (Regular Join)2.2、区间 Join (Interval Join)三、时态表 Join3.1、时态 (Temporal)表 VS 临时(Temporary)表3.2、时态(Temporal )表 概念3.3、时态
Flink SQL 实时监控 Hive 在现代数据处理场景中,Apache Flink 和 Apache Hive 的结合为实时数据分析提供了强有力的支持。随着业务需求的增长,监控这些实时流处理任务的执行状况变得尤为重要。本文将详细阐述如何实现 Flink SQL 对 Hive实时监控,提供清晰的调试步骤、性能优化策略、排错指南以及最佳实践。 ### 背景定位 在金融领域,数据实时性直接
原创 5月前
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# 实现Flink实时入库Hive速度 ## 1. 整体流程 以下是实现Flink实时入库Hive的整体流程: | 步骤 | 描述 | | :---: | :--- | | 1 | Flink程序实时计算数据 | | 2 | 将计算结果写入Hive表 | ## 2. 具体步骤 ### 步骤1:Flink程序实时计算数据 首先,你需要编写一个Flink程序来实时计算数据,然后将计算结果
原创 2024-02-23 05:40:22
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flink读取Hive数据写入Kafka由于需要将kafka的数据读取出来并和hive中的数据进行join操作,突然发现flink1.12.0后实现了批流统一,所以学习了一下心得Hive Connector,并编写了一个读取Hive插入到kafka的小例子(感觉没什么好写的流水账)。参考:https://www.jianshu.com/p/01c363f166c2https://ci.apache
转载 2023-09-20 16:31:50
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文章目录1. 程序集成 Hive1.1 添加依赖1.2 构建程序2. Flink SQL Client集成Hive2.1 sql-client-defaults.yaml 配置2.2 启动 Flink SQL Cli3. 小结 Hive 是大数据领域最早出现的 SQL 引擎,发展至今有着丰富的功能和广泛的用户基础。之后出现的 SQL 引擎,如 Spark SQL、Impala 等,都在一定程度
转载 2023-07-10 14:00:22
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## FlinkHive分区实现流程 ### 1. 确保环境搭建 在开始实现FlinkHive分区之前,我们需要确保以下环境已经搭建好: - Flink运行环境 - Hive安装并配置好与Flink连接 - FlinkHive的依赖包已经引入项目中 ### 2. 创建Hive分区表 在Hive中创建一个分区表,用于存储我们要写入的数据。可以使用Hive的命令行工具或者Hive的图形
原创 2023-11-26 07:27:58
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Flink Join 专题Join 的应用场景批Join和流Join的区别Flink 双流Join1. Window Join认识Window JoinFlink APISQL API解决方案的特点解决方案的适用场景2. Interval Join2.1 认识Interval Join2.2 Flink API2.3 SQL API2.4 解决方案的特点2.5 解决方案的适用场景3. Regul
# 如何在 Flink 中写入 Hive 分区 --- ## 流程 ```mermaid flowchart TD A(创建 Flink 程序) --> B(连接 Hive) B --> C(创建 Hive 表) C --> D(写入数据到 Hive 分区) ``` ## 步骤 | 步骤 | 动作 | 代码 | | --- | --- | --- | | 1 | 创建 Fli
原创 2024-02-23 05:40:47
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导读:Flink 从 1.9.0 开始提供与 Hive 集成的功能,随着几个版本的迭代,在最新的 Flink 1.11 中,与 Hive 集成的功能进一步深化,并且开始尝试将流计算场景与Hive 进行整合。本文主要分享在 Flink 1.11 中对接 Hive 的新特性,以及如何利用 FlinkHive 数仓进行实时化改造,从而实现批流一体的目标。主要内容包括:FlinkHive 集成
## Flink实时消费Kafka到Hive ### 引言 随着大数据时代的到来,越来越多的企业开始使用流式处理框架来处理实时数据。Apache Flink作为一款开源的流式处理框架,具有高吞吐、低延迟、容错性强等优势,成为业内流行的选择之一。本文将介绍如何使用Flink实时消费Kafka消息,并将结果存储到Hive中。 ### 什么是Kafka? Kafka是一个分布式的流处理平台,最初
原创 2023-10-15 11:01:00
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介绍本文这里的hadoop3.1.3的集群仅仅指hadoop本身的搭建,不涉及到其他框架整合;Flink实时电商实战项目中HDFS部分是基于此版本,B站上有这个版本的安装视频: 搭配环境VMware16(注意不要使用15,容易蓝屏,如果出现蓝屏,大概率是系统兼容性问题,建议改用16,激活码搜索即可,很方便) 安装硬件,安装虚拟机;账户:root 密码:root用户名:chenxu 密码:
转载 2024-03-19 13:43:06
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概述本文主要对[3]进行复现和阐述环境版本组件版本Hadoop3.1.2Hive2.3.6Flink1.12.0Zookeeper3.6.0#####################################################################################################################本文流水线触发条件我们目前
转载 2024-02-20 16:05:30
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