import org.apache.flink.table.api.*; import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog; /** * @Auther WeiJiQian * @描述 */ public class FlinkReadHiveAndWriteHive { public static void main(String[] args) throws Exception { EnvironmentSettings setti

把hive 表stu77 的数据写入 mysql 表test_stu 中. 中间可以加自己的逻辑. import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.StatementSet; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment; impo

一.flink在批处理中常见的source flink在批处理中常见的source主要有两大类: 1.基于本地集合的source(Collection-based-source) 2.基于文件的source(File-based-source) 1.基于本地集合的source     在flink最常见的创建DataSet方式有三种. 1.使用env.fromElements(),这种方式也支持Tuple,自定义对象等复合形式. 2.使用env.fromCollection(),这种方式支持多种

方法一 1. 找到目标 Hive 的 hive-site.xml 文件,拷贝到 spark 的 conf 下面. 在我的情况下 /etc/hive/conf/hive-site.xml -> /usr/lib/spark/conf/hive-site.xml 2. 运行期间,遇到一个问题: java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/tez/dag/api/SessionNotRunning 相关解答:https://issues.apache.org/

一.DataSet API之Data Sources(消费者之数据源) 介绍: flink提供了大量的已经实现好的source方法,你也可以自定义source 通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source, 或者你也可以通过实现ParallelSourceFunction 接口 or 继承RichParallelSourceFunction 来自定义有并行度的source. 类型: 基于文件 readTextFile(path) 读取文本文件,文件遵循TextInput

package com.grady import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client.Put import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat import org.apache.hadoop.hb

本文翻译自官网:Hive Functions  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/hive_functions.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 用户可以在Flink中使用 Hive 现有的自定义函数. 支持的UDF类型包括: UDF GenericUDF GenericUDTF UDAF GenericUDAFResolver2 根据查询的计划和执行

实现批处理的技术许许多多,从各种关系型数据库的sql处理,到大数据领域的MapReduce,Hive,Spark等等.这些都是处理有限数据流的经典方式.而Flink专注的是无限流处理,那么他是怎么做到批处理的呢? 无限流处理:输入数据没有尽头:数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始,持续不停地进行 另一种处理形式叫作有限流处理,即从某一个时间点开始处理数据,然后在另一个时间点结束.输入数据可能本身是有限的(即输入数据集并不会随着时间增长),也可能出于分析的目的被人为地设定为有限集(即只分析某

Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能,用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据,以及读写 Hive 中的表.本文将主要从项目的设计架构.最新进展.使用说明等方面来介绍这一功能. Flink on Hive 介绍 SQL 是大数据领域中的重要应用场景,为了完善 Flink 的生态,发掘 Flink 在批处理方面的潜力,我们决定增强 FlinkSQL 的功能,从而让用户能够通过 Flink 完成更多的任务. Hive 是大数据领域最早出现的 S

本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/scala_shell_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Scala Shell 是尝试 flink 的便捷方法. 您也可以在 scala shell 中使用 hive,而不是在pom文件中指定 hive 依赖关

本文翻译自官网:Hive Beta https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/ Flink Table Api & SQL 翻译目录 Apache Hive已将自己确立为数据仓库生态系统的焦点. 它不仅充当用于大数据分析和ETL的SQL引擎,而且也是数据发现, 定义和演变数据的数据管理平台. Flink提供了与Hive的双重集成. 首先是利用Hive的Metastore作为持久性 cata

Flink批处理与hbase的读写 source-hbase 父类 是模仿官方写的. import org.apache.flink.api.common.io.LocatableInputSplitAssigner; import org.apache.flink.api.common.io.RichInputFormat; import org.apache.flink.api.common.io.statistics.BaseStatistics; import org.apache.fl

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

Flink API 历史变迁 在 Flink 1.0.0 时期,加入了 State API,即 ValueState.ReducingState.ListState 等等.State API 可以认为是 Flink 里程碑式的创新,它能够让用户像使用 Java 集合一样地使用 Flink State,却能够自动享受到状态的一致性保证,不会因为故障而丢失状态.包括后来 Apache Beam 的 State API 也从中借鉴了很多. 在 Flink 1.1.0 时期,支持了 Session Wi

Apache Flink 是公认的新一代开源大数据计算引擎,其流水线运行系统既可以执行批处理程序也可以执行流处理程序.目前,Flink 已成为 Apache 基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一.在 Flink Forward Asia 2019 上,阿里巴巴资深技术专家,实时计算负责人王峰 (莫问)总结了 2019 年 Flink 在中国的发展和演进,阿里对 Flink 社区的贡献以及未来 Flink 的最新发展方向. GitHub 地址: https://github.com/ap

过去十年,面向整个数字时代的关键技术接踵而至,从被人们接受,到开始步入应用.大数据与计算作为时代的关键词已被广泛认知,算力的重要性日渐凸显并发展成为企业新的增长点.Apache Flink(以下简称 Flink)以其快速.准确的算力备受关注,如何将 Flink 更好的与大数据生态技术相结合,充分挖掘数据的潜力,真正发挥数据的价值,是大多数企业面临的难题. 11 月 28-30 日,Flink Forward Asia 邀请来自阿里巴巴.戴尔科技集团.英特尔.Cloudera.趣头条.百度.Str

摘要:Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.目前,Apache Flink 1.9.0版本已经正式发布,该版本有什么样的里程碑意义,又具有哪些重点改动和新功能呢?本文中,阿里巴巴高级技术专家伍翀就为大家带来了对于Apache Flink 1.9.0版本的介绍. 演讲嘉宾介绍: 本次分享主要分为以下三个方面: Flink 1.9.0的里程碑意义 Flink 1.9.0的重点改动和新

8月22日,Apache Flink 1.9.0 正式发布,早在今年1月,阿里便宣布将内部过去几年打磨的大数据处理引擎Blink进行开源并向 Apache Flink 贡献代码.当前 Flink 1.9.0是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次发版,修改代码150万行,此次发版不仅在结构上有重大变更,在功能特性上也更加强大与完善.本文将为大家介绍 Flink 1.9.0 有哪些重大变更与新增功能特性. 在此先简单回顾一下阿里巴巴 Blink 开源的部分要点: Blink 开源的

8月22日,Apache Flink 1.9.0 版本正式发布,这也是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次版本发布.此次版本更新带来的重大功能包括批处理作业的批式恢复,以及 Table API 和 SQL 的基于 Blink 的新查询引擎(预览版).同时,这一版本还推出了 State Processor API,这是社区最迫切需求的功能之一,该 API 使用户能够用 Flink DataSet 作业灵活地读写保存点.此外,Flink 1.9 还包括一个重新设计的 WebUI 和

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{