1.概述1.1定义Rebalance算子是一种平衡分区算子，它将数据均匀分配到所有分区中。Rebalance算子适用于数据倾斜的情况下，可以使所有分区的数据量相近，避免某些分区的数据过多导致性能下降。1.2Rebalance算子的实现流程Apache Flink中的分区算子Rebalance用于将输入数据流的元素均匀地分配到下游算子的所有分区中，以实现负载均衡。具体来说，Rebalance算子的实
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2024-02-21 14:36:38
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TopN语句用于获取流表中的前N条记录。本文总结Flink Table & SQL 中实时TopN的用法。语法SELECT [column_list]
FROM (
SELECT [column_list],
ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY col1[, col2...]]
ORDER BY col1 [asc|desc][,
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2024-03-15 05:16:10
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文章目录第五章 Flink 流处理Api1 EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironment2 Source3 Transform3.1 map3.2 flatMap3.3 Filter3.4 KeyBy3.5 Reduce3.6 Split 和 Select3.7 Connect和 Co
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2024-05-31 09:01:54
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前言Sunday night，继续超短文模式（希望下周就可以不这么划水了hhhhKafka是我们日常的流处理任务中最为常用的数据源之一。随着数据类型和数据量的增大，难免要增加新的Kafka topic，或者为已有的topic增加更多partition。那么，Kafka后面作为消费者的实时处理引擎是如何感知到topic和partition变化的呢？本文以Spark Streaming和Flink为例
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2024-04-14 22:09:43
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Flink的物理分区策略Flink的分区策略Random PartitioningRoundrobin PartitioningRescaling PartitioningBroacasting自定义分区 Flink的物理分区操作可将数据重新分配到集群的不同节点的Task完成支线。DataStream进行数据处理过程依赖于算子本身对数据的分区控制，简单的情形这就足够了，但是复杂的应用场景中，我
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2024-03-26 15:26:45
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## Flink SQL插入Hive数据分区的流程
在介绍具体的步骤之前，我们先来了解一下整个流程。在Flink中，我们可以通过Flink SQL来操作Hive数据分区。具体的流程如下：
1. 创建Hive表，包括表的结构和分区信息。
2. 在Flink中注册Hive表。
3. 使用Flink SQL查询需要的数据。
4. 将查询结果插入Hive数据分区。
接下来，我们来详细说明每一步需要做
原创
2023-11-08 09:34:00
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我们特意略过了关于如何初始化应用的规则，以及在运行时有哪些方法来更新这些规则的细节内容。在这篇文章中我们将具体介绍这些细节。你将学习如何将第一部分中描述的数据
分区方法与动态配置结合起来使用。只要共同使用这两种模式，调整很多业务逻辑时就不用再重新编译代码和重新部署 Flink 作业了。规则广播首先我们来看一下先前定义的数据处理管道： DataStream<Alert> alerts =
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2024-03-15 19:37:56
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一：Flink的分区策略 在Flink的应用中，每个算子都可以设置并行度，比如上游的Map算子的并行度为3，而下游filter的算子并行度为4，那当上下游算子并行度不一致的情况下， flink怎么传递数据呢，这就涉及到Flink的分区策略二：Flink的分区关键类源码分析 Flink 中分区策略中有一个抽象类StreamPartitioner，源码如下
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2024-04-25 11:14:06
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flink/bin目录下会看到这个脚本，最开始以为是和spark-shell差不多的。结果自行摸索无果，网上查的文章也写的很垃圾，自己查官网看下吧。SQL 客户端 | Apache Flink 直接./sql-client.shSELECT 'Hello World'; 报错 org.apache.flink.runtime.jobmanager.scheduler
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2024-03-06 08:32:28
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Flink之Partitioner(分区规则)方法注释global()全部发往1个taskbroadcast()广播(前面的文章讲解过,这里不做阐述)forward()上下游并行度一致时一对一发送,和同一个算子连中算子的OneToOne是一回事shuffle()随机分配(只是随机,同Spark的shuffle不同)rebalance()轮询分配,默认机制就是rebalance()recale()一
# 使用Flink SQL写入Hive分区数据时常见问题及解决方案
在大数据处理的场景中，Flink作为一个流处理引擎，常常与Hive结合使用，将处理结果写入Hive的数据表中。然而，在实际应用中，开发者可能会遇到“Flink SQL写入Hive分区不提交”的问题。本文将带领大家了解这一问题的成因及解决方案，并提供具体的代码示例。
## 问题描述
在将数据写入Hive分区表的过程中，Flin
原创
2024-08-10 07:12:29
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# 如何实现"flinksql 写入hive 分区表"
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个过程的步骤，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 建立FlinkSQL环境 |
| 2 | 创建Hive分区表 |
| 3 | 将数据写入Hive分区表 |
## 2. 具体步骤和代码
### 步骤1：建立Flink SQL环境
原创
2024-02-27 04:29:48
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## 使用Flink SQL创建Hive分区表
在大数据处理中，Hive是一个非常流行的数据仓库解决方案。它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以方便地对大规模数据进行查询和分析。而Flink是一个用于流处理和批处理的开源框架，它提供了丰富的API来处理和分析数据流。本文将介绍如何在Flink SQL中创建Hive分区表，以及详细的代码示例。
### 什么是Hive分区表
在Hive中，分区
原创
2023-11-04 07:21:19
180阅读
# 使用 Flink SQL 实现 Hive 二级分区的详细指南
在大数据处理领域，Apache Flink 是一种高性能、可扩展的数据处理引擎。很多时候，我们需要将数据写入 Hive 中，并利用 Hive 的分区功能来提高数据查询的效率。本文将向你展示如何使用 Flink SQL 实现 Hive 的二级分区。
## 流程步骤
以下是实现 Hive 二级分区的整体流程：
| 步骤
原创
2024-08-05 07:24:57
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flink安装、部署、测试下载flink安装包flink下载地址https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.5.0/因为例子不需要hadoop，下载flink-1.5.0-bin-scala_2.11.tgz即可上传至机器的/opt目录下解压tar -zxf flink-1.5.0-bin-scala_2.11.tgz -C ../opt/配置mas
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2024-07-04 16:33:12
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数据倾斜的场景在数据源发生的数据倾斜。例如，Kafka 的分区，有的分区数据量特别的少，有的特别的多，这样在消费数据后，各个 subtask 拿到的数据量就有了差异。在 keyBy 之后，产生的数据倾斜。例如，wordcount 的场景中，可能有的单词特别的多，有的特别的少，那么就造成 keyBy 之后的聚合算子中，有的接收到的数据特表的大，有的特别的少。如何处理数据倾斜数据源造成的倾斜Flink
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2024-06-27 08:23:58
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1 Flink背压原理任务A写, 任务B读， 2者都是先申请 local buffer pool, 满了之后再向network buffer pool申请。 消费下游： local buffer pool和network buffer pool满了之后，发送消息给上游（ResultSubparittion) ，上有不在发送消息，下
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2024-04-17 10:39:54
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产生场景1hive中对表执行insert into数据，每次插入数据都会在表目录下形成一个小文件解决方案：使用insert overwrite table...(会重写数据，先进行删除后插入)产生场景2现象：Flume采集数据时在HDFS上产生大量小文件的问题
flume指定HDFS类型的Sink时，采集数据至HDFS指定目录，出现产生大量小文件的现象。测试hdfs的sink，发现sink端的文件
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2024-03-11 16:13:12
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一、前言由于负责产品的性质原因，我需要大量接触 Kafka，因此对 Kafka 的使用和原理都有一定的了解！这一期来聊聊 Kafka 非常非常重要的分区机制：主题与分区之间的关系 ✅分区工作的原理流程 ✅如何创建一个多分区的主题 ✅二、主题与分区在第一期的时候聊过，Kafka 是基于发布-订阅模型而构建，生产者向主题发送消息，而消费者则通过订阅主题来消费消息。而主题里面又可以创建多个分区，新建的主
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原创
2022-08-15 09:12:50
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一、前言由于负责产品的性质原因，我需要大量接触 Kafka，因此对 Kafka 的使用和原理都有一定的了解！这一期来聊聊 Kafka 非常非常重要的分区机制：主题与分区之间的关系 ✅分区工作的原理流程 ✅如何创建一个多分区的主题 ✅二、主题与分区在第一期的时候聊过，Kafka 是基于发布-订阅模型而构建，生产者向主题发送消息，而消费者则通过订阅主题来消费消息。而主题里面又可以创建多个分区，新建的主
原创
2022-10-18 09:12:56
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