1 编译报错flink no implicits found for parameter evidence9解释:缺少隐式转换。解决:在代码上加入import org.apache.flink.api.scala._即可Error:(72, 8) value build is not a member of ?0使用flink 1.10.0时报错,代码如下:val sink: StreamingF
转载 2024-04-23 05:37:44
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主要maven依赖<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-filesystem_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version
转载 2024-02-19 13:37:41
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环境flink-1.6.3 hadoop-2.5.0-cdh5.2.0问题描述2019/04/24 10:26 业务方反馈 hive某个表查询数据不全,疑似上游的Flink任务处理数据有丢失 经过定位发现上游的flink任务写 /data/BaseData/flinksql/TCFlyIntB2BTrade_flight_segment_info/2019/04/23/part-0-6 文件未被正
转载 2023-12-21 11:36:33
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介绍Flink提供一种容错原理能够恢复数据流应用状态,这个原理确保在失败发生的时候,能够使数据流应用处理数据exactly once。当然也可以以at least once的方式处理数据。 容错原理是持续画分布式流数据流转的snapshot,因为流应用拥有少的状态,所以这些snapshots非常轻量级,在频繁画snapshot的情况下,对性能没太大影响。流应用的状态存储在一个可配置的地方(例如,m
一、应用场景:Flink 消费 Kafka 数据进行实时处理,并将结果写入 HDFS。二、Streaming File Sink由于流数据本身是无界的,所以,流数据将数据写入到分桶(bucket)中。默认使用基于系统时间(yyyy-MM-dd--HH)的分桶策略。在分桶中,又根据滚动策略,将输出拆分为 part 文件。1、Flink 提供了两个分桶策略,分桶策略实现了 org.apach
转载 2023-08-16 14:31:25
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简介Flink CDC: 解决了传统数据库实时同步的痛点, 该技术抛弃了其他第三方组件(例如Kafka等),能够实时读取Mysql master节点全量和增量数据,能够捕获所有数据的变化,同时它完全与业务解耦,运维也及其简单。具体介绍请参考:flink-cdc-connectors。Apache Doris:它是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时
转载 2024-04-29 17:26:02
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# 使用 Apache Flink 写入 HDFS 的简单示例 Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的开源流处理框架,由于其高吞吐量和低延迟的特性,已经广泛应用于实时数据分析和处理。本文将介绍如何使用 Flink 将数据写入 HDFS(Hadoop分布式文件系统),并提供相关代码示例。 ## 准备工作 在开始之前,请确保您已经在本地环境或集群中安装了以下组件: - Java
原创 2024-07-31 05:46:34
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# Flink 写入 HDFS 到 Hive 的完整指南 在大数据处理领域,Apache Flink 是一个广泛应用的流处理框架,而 Apache Hive 则是一个数据仓库工具,常用来处理 Hadoop 的数据存储。将 Flink 写入 HDFS 并最终在 Hive 中查询数据,是一项重要的操作。本文将为刚入行的小白介绍这个过程的详细步骤和代码示例。 ## 流程概述 在开始之前,让我们先看
原创 2024-09-04 06:16:36
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# Flink直接写入Hive写入HDFS区别实现指南 ## 简介 在大数据处理中,Flink是一个强大的流式处理框架,而Hive则是一个建立在Hadoop之上的数据仓库。Flink和Hive可以很好地结合使用,从而实现将Flink计算结果直接写入Hive中的功能。本篇文章将详细介绍如何实现Flink直接写入Hive和写入HDFS的区别。 ## 整体流程 下面是实现Flink直接写入Hiv
原创 2024-01-31 04:20:10
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Flink通过org.apache.flink.core.fs.FileSystem类拥有自己的文件系统抽象。这种抽象提供了一组通用操作,并为各种类型的文件系统实现提供了最低限度的保证。为了支持广泛的文件系统,FileSystem的可用操作集非常有限。例如,不支持追加或修改现有文件。文件系统由文件系统方案来标识,如File://, hdfs://等。实现Flink直接实现文件系统,其文件系统方案如
转载 2023-11-02 21:34:09
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才入门,很菜,基本原理搞不清楚。但是误打误撞解决了问题,把我的解决方法放在这里帮助下可能需要的人。我在IDEA上使用Scala语言编写Flink的WordCount代码,并尝试将结果写入hdfs时出现了报错。以下是部分报错信息,完整的可以看后面。Caused by: java.io.IOException: Cannot instantiate file system for URI: hdfs:
转载 2024-03-29 13:54:17
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     FlinkHDFS,目前常用的有 BucketingSink, StreamingFileSink .     BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。     StreamingFileSink 支持一些Bucke
转载 2023-10-13 23:20:37
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     FlinkHDFS,目前常用的有 BucketingSink, StreamingFileSink .     BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。     StreamingFileSink 支持一些Bucke
转载 2023-10-13 23:20:36
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     FlinkHDFS,目前常用的有 BucketingSink, StreamingFileSink .     BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。     StreamingFileSink 支持一些Bucke
转载 2023-10-13 23:20:36
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                               大数据-SparkStreaming(六)数据丢失如何处理利用WAL把数据写入HDFS中步骤一:设置checkpoint目录streamingContext.setCheckp
转载 2024-04-08 11:59:36
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flume----HDFS sink 启动时产生大量小文件处理办法 1.问题背景通过flume直接上传实时数据到hdfs,会常遇到的一个问题就是小文件,需要调参数来设置,往往在生产环境参数大小也不同1.flume滚动配置为何不起作用?2.通过源码分析得出什么原因?3.该如何解决flume小文件?2. 过程分析接着上一篇,blog.csdn.net/hu_lichao/a…本人在测试hdfs的sin
转载 2024-05-24 12:34:51
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# 解决flink RedisMapper无法写入hashkey的问题 ## 背景介绍 在使用 Flink 进行实时计算的过程中,常常需要将计算结果写入到外部存储中,比如 Redis。而在使用 Flink 的 RedisMapper 进行数据写入时,有时候会遇到无法写入 hashkey 的问题。这个问题通常是由于 RedisMapper 的配置或代码实现不正确引起的,下面我们来详细了解一下这个
原创 2024-03-23 08:21:43
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flink的官网对于写入HDFS的例子比较简单,很难跑起来,缺少更详细的描述。目标: 本地代码flink streaming读取远程环境的kafka的数据,写入远程环境的HDFS中;核心代码:public static void main(String[] args) throws Exception { // set up the streaming execution...
转载 2021-06-10 19:52:01
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## 从Flink写入HDFS并在Kubernetes中部署简要指南 ### 介绍 在本文中,我们将学习如何使用Apache Flink将数据写入HDFS并在Kubernetes中部署Flink应用程序。Flink是一个流式处理引擎,可以用于实时数据处理,而HDFS则是Apache Hadoop的分布式文件系统。Kubernetes是一个开源容器编排引擎,用于自动化部署、扩展和管理应用程序容器。
原创 2024-04-09 10:15:48
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目前HDFS上日志一部分由MR清洗生成&二次计算,一部分直接从服务器离线上传,但在私有云环境下,离线日志的压缩上传可能会对服务造成性能影响,而且在很多日志已经实时传输到Kafka集群的情况下,考虑Kafka->Hdfs也不失为一条合理的路径。1. Kafka-Flume-Hdfs这种方法直接通过Flume-ng的Hdfs-Sink往Hdfs导数据,Hdfs-Sink用来将数据写入Ha
转载 2023-12-07 11:38:01
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