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
162阅读
一、背景 基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性,但由于它是离线的,延时很大。在一些对延时要求比较高的场景,需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓,将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗,甚至导致重复开发。 &n
# Flink SQL读取Kafka写Hive
## 简介
Apache Flink是一个开源的流处理框架,可以实现流式数据的实时计算和流转换。Flink提供了Flink SQL来支持使用SQL语句进行流处理和批处理。本文将介绍如何使用Flink SQL读取Kafka数据,然后将数据写入Hive表中。
## 准备工作
在开始之前,需要安装以下软件:
- Apache Flink
- Apach
原创
2023-08-11 10:02:13
482阅读
Flink1.11版本对SQL的优化是很多的,其中最重要的一点就是hive功能的完善,不再只是作为持久化的Catalog,而是可以用原生的FlinkSQL流式的写数据到入hive中本文使用官网“StreamingWriting”案例(https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/table/hive/hive_st
原创
2021-02-07 15:07:51
1248阅读
# 实现 Flink SQL 字段类型数组写 Hive
## 概述
在使用 Flink 进行数据处理时,我们有时会需要将处理结果写入 Hive 表中。本文将介绍如何使用 Flink SQL 实现字段类型数组写入 Hive 表的操作。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 创建Hive表
创建Hive表 --
原创
2023-12-30 09:29:27
121阅读
文章目录修改hive配置案例讲解引入相关的pom构造hive catalog创建hive表将流数据插入hive,遇到的坑问题详解修改方案 修改hive配置上一篇介绍了使用sql将流式数据写入文件系统,这次我们来介绍下使用sql将文件写入hive,对于如果想写入已经存在的hive表,则至少需要添加以下两个属性. 写入hive底层还是和写入文件系统一样的,所以对于其他具体的配置参考上一篇 .flin
转载
2023-07-26 19:24:06
177阅读
1.概述类似文章:【Flink】Flink 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
转载
2023-07-26 11:14:32
395阅读
前言等疫情过去了,我们一起看春暖花开。 Apache Spark 什么时候开始支持集成 Hive 功能?笔者相信只要使用过 Spark 的读者,应该都会说这是很久以前的事情了。那 Apache Flink 什么时候支持与 Hive 的集成呢?读者可能有些疑惑,还没有支持吧,没用过?或者说最近版本才支持,但是功能还比较弱。其实比较也没啥意义,不同社区发展的目标总是会有差异,而且 Flink 在真正
转载
2024-01-19 14:31:09
86阅读
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
150阅读
作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能帮助你了解如何使用 Flink CDC SQL 将数据写入 Hive 分区表。以下是整个过程的详细步骤和代码示例。
### 流程步骤
以下是实现 Flink CDC SQL 写入 Hive 分区表的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备环境 |
| 2 | 配置 Flink 集群 |
| 3 | 创建 Flink CD
原创
2024-07-18 10:00:03
102阅读
# 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
61阅读
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
## Flink写Hive分区实现流程
### 1. 确保环境搭建
在开始实现Flink写Hive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
- Flink和Hive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
100阅读
动态表是Flink的Table&SQL API的核心概念,用于以统一方式处理有界和无界数据。因为动态表只是一个逻辑概念,所以Flink并不拥有数据本身。 相反,动态表的内容存储在外部系统(例如数据库,键值存储,消息队列)或文件中。动态源(Dynamic sources)和动态接收器(Dynamic sinks)可用于从外部系统读取和写入数据。 在文档中,源(sources)和接收器(sinks)通
转载
2023-08-04 13:09:41
348阅读
数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。本质是:将HQL转化成MapReduce程序,hive和spark的区别就是mapreduce和spark的区别。HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库,是一种面向列族存储的非关系型数据库。Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于
转载
2023-07-06 16:01:13
267阅读
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
转载
2023-08-05 13:21:26
412阅读
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
转载
2023-06-02 13:43:46
235阅读
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 Flink 对 Hive 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:Flink 与 Hive 集成
转载
2024-03-04 15:34:40
130阅读
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
转载
2023-10-02 19:37:45
561阅读
前言 本文针对数据库CDC(change data capture)场景设计,探讨基于Flink1.12最新版本提供的实时写入Hive的技术可行性,下面为本地IDEA程序案例可供参考。一、整体思路数据库CDC(change data capture)是实时捕获数据库中的变化数据,经过处理之后(也可能无需处理),将其更新到目标端的一种技术。为实现实时捕获,本文引入Debezium作为数据库
转载
2023-07-11 17:26:16
504阅读