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更多關(guān)于Hive組件操作指導(dǎo)，請參考使用Hive。 Hive結(jié)構(gòu) Hive為單實例的服務(wù)進(jìn)程，提供服務(wù)的原理是將HQL編譯解析成相應(yīng)的MapReduce或者HDFS任務(wù)，圖1為Hive的結(jié)構(gòu)概圖。 圖1 Hive結(jié)構(gòu) 表1 模塊說明 名稱 說明 HiveServer 一個集群內(nèi)可部署多個HiveServer，負(fù)
FlinkSQL 整合 Hive FlinkSQL 整合 Hive 數(shù)據(jù)倉庫 Flink1.9 之后支持 Hive 數(shù)據(jù)倉庫， 在Flink1.12版本支持 Hive 可以在生產(chǎn)級環(huán)境使用 Hive 使用Hive，外部調(diào)用的使用，開啟兩個服務(wù) hive --service
)Elasticsearch 6.5.1 ( 補丁 6.5.1.7 )在flink客戶端下執(zhí)行 命令如下bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka /opt/client/flinkStreamKafka
2.3.3 導(dǎo)入Flink應(yīng)用代碼開發(fā)環(huán)境配置完畢之后，下面就可以將2.3.2節(jié)中創(chuàng)建好的項目導(dǎo)入到IDE中，具體步驟如下所示：啟動IntelliJ IDEA，選擇File→Open，在文件選擇框中選擇創(chuàng)建好的項目（quickstart），點擊確定，IDEA將自動進(jìn)行項目的導(dǎo)入；
本示例使用的Flink版本為1.12，故Flink OpenSource SQL語法也是1.12。本示例數(shù)據(jù)源是Kafka，寫入結(jié)果數(shù)據(jù)到RDS，故請參考Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建Kafka源表和Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建
CATALOG myhive WITH ( 'type' = 'hive' , 'default-database' = 'demo', 'hive-conf-dir' = '/opt/flink/conf' ); USE CATALOG myhive; CREATE
// hive config hoodie.datasource.hive_sync.table=delta_demo hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields=y,ym,ymd hoodie.datasource.hive_sync
可以參考下DLI資料：https://support.huaweicloud.com/sqlref-flink-dli/dli_08_0245.html1. 首先您需要獲取您自建Mysql實例的IP+端口； 按資料所示方法配置Flink作業(yè)： 2. 其次，您需要創(chuàng)建DLI專屬通用隊列，并配置
一個是T2,一個是T3，這個例子便是使用Flink從T2表把數(shù)據(jù)讀取出來并寫入到T3表中，我們提前在T2表中寫入一定量的數(shù)據(jù)。Flink就不單獨部署了，這里例子中，我們使用IDE啟動的方式，方便調(diào)試。 實現(xiàn)Flink寫HBase的應(yīng)用代碼1.建立一個maven工程，pom.xml中加入如下依賴，其中加入org
sink.setBatchSize(1024 * 1024 * 400L); // this is 400 MB, sink.setBatchRolloverInterval(20 * 60 * 1000L); // this is 20 mins 注意：batchSize和Ba
什么是Flink Apache Flink是一個框架和分布式處理引擎，用于對無邊界和有邊界的數(shù)據(jù)流進(jìn)行有狀態(tài)的計算。 Flink旨在運行在所有常見的群集環(huán)境中，以內(nèi)存速度和任何規(guī)模執(zhí)行計算。 畫重點 分布式數(shù)據(jù)流計算有邊界數(shù)據(jù)和無邊界數(shù)據(jù)
如何在一個Flink作業(yè)中將數(shù)據(jù)寫入到不同的Elasticsearch集群中？ 在Flink 作業(yè)中，可以使用CREATE語句來定義Source表和Sink表，并指定它們的連接器類型以及相關(guān)的屬性。 如果需要將數(shù)據(jù)寫入到不同的Elasticsearch集群，您需要為每個集群配置不
答：hive導(dǎo)出是按照hive分區(qū)數(shù)進(jìn)行劃分的。 策略如下：1、如果hive表實際分區(qū)數(shù)大于界面配置的map數(shù)，那么實際map數(shù)就是界面上配置的map數(shù)2、如果hive實際分區(qū)數(shù)小于界面上配置的map數(shù)，那實際生效的map數(shù)就是實際的分區(qū)數(shù) 具體到你的環(huán)境，你的hive表應(yīng)該是沒有配置分區(qū)表，那分區(qū)數(shù)就是1
Flink作業(yè)輸出流寫入數(shù)據(jù)到OBS，通過該OBS文件路徑創(chuàng)建的DLI表查詢無數(shù)據(jù) 問題現(xiàn)象 使用Flink作業(yè)輸出流寫入數(shù)據(jù)到了OBS中，通過該OBS文件路徑創(chuàng)建的DLI表進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢時，無法查詢到數(shù)據(jù)。 例如，使用如下Flink結(jié)果表將數(shù)據(jù)寫入到OBS的“obs://obs-sink/car_infos”路徑下。
? 點擊并拖拽以移動點擊并拖拽以移動?編輯 Hive基礎(chǔ)01、安裝MySQL 目錄 1、安裝需要的包 2、卸載不需要的包 3、安裝MySQL服務(wù)端 4、安裝MySQL客戶端 5、登錄MySQL 6、修改密碼 7、分配master權(quán)限 8、刷新權(quán)限 登錄測試
緩存刷新需加載整個Hive表。無法區(qū)分新數(shù)據(jù)和舊數(shù)據(jù)。 參數(shù)說明 在執(zhí)行與最新的Hive表的時間關(guān)聯(lián)時，Hive表將被緩存到Slot內(nèi)存中，然后通過鍵將流中的每條記錄與表進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以確定是否找到匹配項。將最新的Hive表用作時間表不需要任何額外的配置。使用以下屬性配置Hive表緩存的TT
4、Apache Flink 特性 5、Apache Flink 的分層 API Apache Flink 入門，了解 Apache Flink 1、如何通俗易懂的解釋 Flink Flink 主要在協(xié)議
本示例使用的Flink版本為1.12，故Flink OpenSource SQL語法也是1.12。本示例數(shù)據(jù)源是Kafka，寫入結(jié)果數(shù)據(jù)到DWS，故請參考Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建Kafka源表和Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建
前提條件 參考Flink對接OBS完成Flink對接OBS。 配置Flink的Hive connector連接 參考Flink官網(wǎng)文檔完成Flink的Hive connector連接。注意：Hive connector僅支持JDK8.x，不支持JDK11+。 運行 啟動Flink。 啟動SQL
RT，請專家指導(dǎo)下
