一、介绍Flink是分布式大数据处理框架，那么网络通信就离不开了，从目前来看，几乎所有的开源的大型软件，尤其是Java的，基本已经不再倾向于自己写底层网络通信，毕竟有很多可以使用的Rpc网络通信框架可以来完善使用，Flink也是如此，它是基本Akka Rpc这款Rpc通信框架的。二、分析1、服务端先看一下测试代码的最基础的通信代码（RpcEndPointTest.java）：public inte
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2024-03-19 19:45:11
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文章目录一、介绍二、环境准备与实验1、环境2、启动步骤3、实验过程三、遇到过的坑四、参考资料 一、介绍hudi最新的0.9版本经过众人千呼万唤，终于在9月份出来了。hudi可以兼容在hadoop基础之上存储海量数据，不仅可以进行批处理，还可以在数据湖上进行流处理，即离线与实时结合。并且同时提供了2种原生语义：1）Update/Delete记录：即通过hudi可以更新和删除表中记录，同时还提供写操
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2023-07-14 17:13:23
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目录一、组件下载二、Batch模式实施步骤：2.1 启动flink-sql客户端2.2 创建表2.3插入数据2.4 根据主键更新数据三、stream模式实现步骤：3.1 创建表3.2 从批模式写入一条数据3.3 隔几秒后在流模式可以读取到一条新增的数据四.Hive 同步4.1 hudi编译：4.2. Hive 环境准备1.启动hive元数据2.在 Hive 服务器导入 Hudi
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2023-07-18 13:15:55
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一、环境准备1.编译hudi：看我另外一篇hudi的编译文档2.环境准备：flink 1.13.1+hudi0.10+hive2.1.1+cdh6.3.0+kafka2.2.13.配置flink on yarn模式配置如下：flink-conf.yaml的配置文件如下##################################################################
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2021-11-05 14:15:58
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Hudi与Flink整合Hudi0.8.0版本与Flink1.12.x之上版本兼容，目前经过测试，Hudi0.8.0版本开始支持Flink，通过Flink写数据到Hudi时，必须开启checkpoint，至少有5次checkpoint后才能看到对应hudi中的数据。但是应该是有一些问题，目前问题如下：在本地执行Flink代码向Flink写数据时，存在“java.lang.AbstractM
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2022-06-03 08:57:10
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摘要：本文作者刘杰，介绍了顺丰科技数仓的架构，趟过的一些问题、使用 Hudi 来优化整个 job 状态的实践细节，以及未来的一些规划。主要内容为：数仓架构Hudi 代码躺过的坑状态优化未来规划顺丰科技早在 2019 年引入 Hudi ,当时是基于 Spark 批处理，2020 年对数据的实时性要求更高公司对架构进行了升级，在社区 Hudi on Flink 的半成品上持续优化实现 Binlog 数
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2024-05-28 19:25:23
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超详细的教程！
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2021-12-21 15:49:05
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全网最全大数据面试提升手册！第一部分：Spark优化1. 并行度Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每
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2024-05-24 10:57:38
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目录一、概述二、Hudi 架构三、Hudi的表格式1）Copy on Write（写时复制）2）Merge On Read（读时合并）3）COW vs MOR四、元数据表（Metadata Table）五、索引（Indexing）六、查询类型（Query Type）1）Snapshot Queries(快照查询)2）Incremental Queries(增量查询)3）Read Optimized
一、安装部署Flink 1.12 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 1.准备tar包 flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz 2.解压 t
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2022-06-10 19:17:03
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数据湖Hudi-9-Hudi集成Flink-核心参数&内存优化一、核心参数解读1.并发参数2.压缩参数3. 文件大小二、内存优化1.内存参数2. MOR内存优化配置3.COW内存优化配置 一、核心参数解读1.并发参数1.参数说明2.案例演示 可以flink建表时在with中指定，或Hints临时指定参数的方式：在需要调整的表名后面加上 /*+ OPTIONS() */insert int
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2023-09-09 07:31:22
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## Java整合Hudi实现步骤
本文将介绍如何使用Java语言整合Hudi，实现数据湖的构建和管理。Hudi是一种快速、可靠的大数据存储和处理框架，它基于Apache Hadoop和Apache Spark构建，让我们能够方便地管理大规模的数据集。
### 整合流程
下面的表格简要概括了实现Java整合Hudi所需的步骤。
```mermaid
journey
title Ja
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2023-11-10 04:43:53
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组件版本 组件 版本 Java 1.8.251 Scala 1.12.14 Flink
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2021-10-08 14:41:50
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关于HBase的sink的所有内容均在org.apache.flume.sink.hbase包下。 每个sink包括自己定制的，都extends AbstractSink implements Configurable。 一、首先是configure(Context context)方法。该方法是对HBaseSink的参数初始化。主要包括以下几个： tableName：要写入的HBase
# 如何实现“Java Flink Hudi”
## 一、整体流程
下面是实现“Java Flink Hudi”的步骤表格：
```mermaid
pie
title 流程步骤
"Step 1" : 了解需求
"Step 2" : 准备环境
"Step 3" : 编写Flink程序
"Step 4" : 集成Hudi
"Step 5" : 执行
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2024-04-05 05:26:45
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前言好久没有更新 “好” 文章了，内心很过意不去，怎么变的这么懒了，哈哈哈哈哈正好，最近数据湖的概念火的一塌糊涂，特别是 Hudi ， 与 Flink 的结合越来越好，可以说 Flink + Hudi 就是未来的趋势，这不，我就来简单讲讲，给 “小白”当个引路人，让知识传播给大家，毕竟我也是从小白看着别人的文章过来的Hudi概述Apache Hudi (简称：Hudi) 使得您能在hadoop兼容
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2023-08-18 17:02:10
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需求：java连接hive，执行hql。本文书写原因：网上的教程多有纰漏，无法正常运行，特开此文记录。版本（均为64位）：服务端：OS：CentOS6.7java：jdk1.7.0_101hadoop：2.7.2hive：2.1.0mysql：Ver 14.14 Distrib 5.1.73 （mysql-connector-java-5.1.39-bin.jar）客户端：OS：windows10
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2023-08-29 11:20:44
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文章目录集成Flink环境准备sql-client方式启动sql-client插入数据查询数据更新数据流式插入code 方式环境准备代码类型映射核心参数设置去重参数并发参数压缩参数文件大小Hadoop参数内存优化读取方式流读（Streaming Query）增量读取（Incremental Query）限流写入方式CDC 数据同步离线批量导入全量接增量写入模式Changelog 模式Append
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2024-03-27 08:05:26
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# Flink写入Hudi Hive的完整指南
随着大数据技术的发展，Apache Flink因其强大的实时数据处理能力而备受欢迎。而Apache Hudi则用于高效地处理大量数据集合，并将其存储在HDFS或S3上，并能与Hive紧密集成。在这篇文章中，我们将学习如何将Flink数据写入Hudi Hive。
## 流程概述
下面是实现“Flink写入Hudi Hive”的流程图：
```m
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2024-10-07 05:43:42
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Flink是一个分布式流处理框架，支持批处理和流处理。Flink的数据处理方式有三种：DataSet、DataStream和Table。
1. DataSet：DataSet是Flink中的批处理API，用于处理有限的、静态的数据集。它适用于离线数据处理，可以对数据进行批量处理和转换。
2. DataStream：DataStream是Flink中的流处理API，用于处理无限的、动态的数据流。
