# Flink 写入 HDFS 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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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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在上一章节已经翻译了Flink Kafka Connector,但由于HDFS作为大多数研究大数据者日常用到的,此章节并添加翻译HDFS的连接器。此连接器提供了一个Sink,将分区文件写入Hadoop FileSystem支持的任何文件系统。要使用此连接器,请将以下依赖项添加到您的项目中:<dependency> <groupId> org.apache.flink &
转载 2024-03-17 13:14:56
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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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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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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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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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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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# 使用Apache Spark将数据写入HDFS的指南 Apache Spark是一个强大的分布式计算框架,可以处理大规模的数据集。将数据写入HDFS(Hadoop Distributed File System)是大数据处理中的常见操作。在本篇文章中,我们将指导你完成从Spark写入HDFS的整个流程。 ## 1. 流程概述 在开始之前,了解整个流程是非常重要的。下面是将Spark数据写
原创 8月前
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前言        今天实在不知道学点什么好了,早上学了3个多小时的 Flink ,整天只学一门技术是很容易丧失兴趣的。那就学点新的东西 Flume,虽然 Kafka 还没学完,但是大数据生态圈的基础组件也基本就剩这倆了。Flume 概述        生产环境中的数据一般都是用户在客户端的一些行为操作形成的
文章目录Doris系列前言一、Kafka集群使用步骤1.启动kafka集群环境2.创建kafka的topic主题3.往kafka中插入一批测试数据二、Doris使用步骤1.创建对应表2.创建导入作业三、Doris常用的参数总结 前言接着上次的Doris系列继续和大家分享,上次讲了Doris 建表操作,和从Broker Load导入hdfs数据操作,今天和大家分享从Routine Load导入kaf
     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
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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
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一、HDFS1. HDFS的本质是一个文件系统,特点是分布式,需要在多台机器启动多个NN,DN进程组成一个分布式系统2. HDFS不支持对一个文件的并发写入,也不支持对文件的随机修改,不适合存储小文件(存储小文件时会降低NN的服务能力)3. HDFS的块大小 块大小可以通过hdfs-site.xml中的dfs.blocksize进行配置! 如果不配置,那么在hadoop1.x时,dfs.blo
转载 2023-10-25 15:12:16
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# 从Flink写入MySQL的实现 在实时数据处理领域,Apache Flink 是一个非常流行的流处理框架,而MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统。在实际应用中,我们经常需要将Flink处理的数据写入MySQL中进行持久化存储。本文将介绍如何在Flink中实现将数据写入MySQL数据库的操作。 ## 1. 添加MySQL连接器依赖 首先,我们需要在Flink的依赖中添加M
原创 2024-06-22 06:40:59
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