小文件如何产生
• hive的底层存储是HDFS,默认的块大小是128M,通常小于默认块大小,HDFS默认也算一个block, 所以产生小文件主要有以下几种:
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2023-07-24 10:33:41
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Flink 修改BucketingSink解决小文件的问题0、背景1、BucketingSink 解析2、修改 0、背景 用flink往hdfs写文件的时候,我们一般会用到HDFS Connector 。其实flink里提供了两种HDFS Connector,一个是Bucketing File Sink,另一个是Streaming File Sink
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2024-03-05 06:18:59
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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
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2024-04-29 17:26:02
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本文通过实例来演示怎么通过 Flink CDC 结合 Doris 的 Flink Connector 实现从 MySQL 数据库中监听数据并实时入库到 Doris 数仓对应的表中。
1.什么是CDC CDC 是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库(Source)的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的(Sink)。在同步过
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2024-02-19 00:11:21
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Alink是基于Flink的机器学习算法平台,欢迎访问Alink的github获取更多信息。
基本操作我们先下载个csv文件用作后面的测试数据。将数据文件 http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data下载到本地,文件路径为 /Users/yangxu/flinkml/data/iris/i
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2024-01-19 19:44:17
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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
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2024-02-20 16:05:30
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文章目录开发环境版本说明摘要本文大纲环境搭建基础环境准备Flink环境准备安装 FlinkSQL Client与hive集成配置**加入依赖包启动Kafka数据准备测试启动kafka创建主题测试消费用SQL Client读取kafka数据启动sql clientFlink sql client创建表,测试消费流数据创建表写数据(消费Kafka)验证查看数据表 开发环境版本说明组件版本号jdk1.
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2024-07-24 12:39:27
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之前和大家聊Hive Streaming Sink的时候说过,可以通过指定参数sink.partition-commit.policy.kind,来决定在提交分区时要做的事,比如合并小文件
本身Hive Streaming Sink是基于FileSystem Streaming Sink,FileSystem Streaming Sink其实已经做了保护,减少小文件的产生。主要是这两个参数
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2023-07-24 10:34:54
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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
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2024-03-31 22:44:56
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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
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2024-02-19 13:37:41
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一、背景对于clickhouse有过使用经验的开发者应该知道,ck的写入,最优应该是批量的写入。但是对于流式场景来说,每批写入的数据量都是不可控制的,如kafka,每批拉取的消息数量是不定的,flink对于每条数据流的输出,写入ck的效率会十分缓慢,所以写了一个demo,去批量入库。生产环境使用还需要优化二、实现思路维护一个缓存队列当做一个缓冲区,当队列数据条数到达一定阈值,或者数据滞留时间超过一
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2023-08-09 20:51:05
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文章目录(1)方式一 writeAsText(2)方式二 StreamingFileSink 有时候,我们需要将我们Flink程序的计算结果输出到文件中(本地文件/HDFS)文件 Flink程序本身便支持这种操作(1)方式一 writeAsText核心语法:dataStreamSource.writeAsText("本地/HDFS的path(必填参数)",覆盖类型(选填参数)).setPa
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2024-01-17 06:26:37
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Flink 提供了 Apache Kafka 连接器,用于从 Kafka topic 中读取或者向其中写入数据,可提供精确一次的处理语义。一:简单使用1.pom<!--Flink Connector KAFKA-->
<dependency>
<groupId>org.apach
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2023-06-13 20:42:16
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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
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2024-05-24 12:34:51
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# 用Flink实现流式写入Hive避免小文件问题
在大数据领域中,很多时候需要将流数据实时写入Hive表中进行持久化存储。然而,由于流数据的实时性和Hive表的分区结构,很容易导致小文件问题,影响查询性能和存储效率。为了解决这一问题,可以使用Apache Flink来实现流式写入Hive,并采用合并小文件的策略,从而提高系统的性能和稳定性。
## 为什么会出现小文件问题
在传统的数据处理过
原创
2024-03-09 05:29:21
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前言之前文章 Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer)。存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink
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2023-08-07 16:35:31
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Doris版本:0.15.0-rc04 文章目录任务流程异常说明Stream Load介绍简单说明支持数据格式前置条件启动批量删除方式相关代码示例 任务流程异常说明当MySQL端批量进行Delete或Update操作,产生大量Binlog,进入到Flink实时同步任务中,Flink实时同步任务通过拼装INSERT INTO语句,批量执行数据同步,这时,就有可能会导致Doris的数据版本超过了最大的
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2024-03-27 06:56:14
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目录开始实例IcebergStreamWriterIcebergFilesCommitter附:flink task执行流程参考 开始实例flink支持DataStream和DataStream写入icebergStreamExecutionEnvironment env = ...;
DataStream<RowData> input = ... ;
Configuration
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2023-11-07 13:06:04
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随着大数据应用的不断深入,企业不再满足离线数据加工计算的时效,实时数据需求已成为数据应用新常态。伴随着实时分析需求的不断膨胀,传统的数据架构面临的成本高、实时性无法保证、组件繁冗、运维难度高等问题日益凸显。为了适应业务快速迭代的特点,帮助企业提升数据生产和应用的时效性、进一步挖掘实时数据价值,实时数仓的构建至关重要。本文将分享如何基于 Apache Doris 和 Apache Flink 快速构
相信从事大数据开发的人员,越来越多的人从事实时计算方向,flink技术就显示十分重要,说该技术重要,不仅仅是因为它的流式计算,更多的是和其他技术的整合比较强大,在开发过程中,除了写入消息中间件等场景,有的时候也需要写入传统的数据库,如Oracle或者MySql。我们习惯于连接关系型数据库的时候采用一些连接池如c3p0,在传统的业务开发或者数据量不是很大的时候,是没有问题的,但是在大数据量的情况,这
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2023-08-30 18:56:08
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