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测试环境 组件版本 mysql 5.7 hive 3.1.2 flink 1.12.2 hudi 0.9.0 hadoop 3.2.0 首先请确保以下组件正常启动: mysql hivemetastore hiveserver2 hdfs
Flink支持在批处理和流模式下从Hive写入数据。当作为批处理应用程序运行时,Flink将只在作业完成时才将这些记录写入Hive表。批写既支持追加现有表,也支持重写现有表。 # ------ INSERT INTO将追加到表或分区上,保持现有数据不变------ Flink SQL> INSERT
"2.3.4"; HiveCatalog hive = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir, version); tableEnv.registerCatalog("myhive", hive); // set
一、准备环境 1.根据产品文档安装Flink客户端; 2.将sql-client-defaults.yaml放入/opt/client/Flink/flink/conf中 3.将jaas.conf放入/opt/client/Flink/flink/conf中 Client {com
使用hivecalalog在程序中创建了一张hive表,从kafka读数据写到这张表里面,最后验证hive表是否有数据时候报错
# 华为FusionInsight MRS实战 - 使用Flink SQL-Client连接hive ## 介绍 在之前的文章我们了解到如何使用华为Flink Server界面通过Flink SQL将数据写入hive。详细内容请参考如下连接。 [《华为FusionInsight MRS实战
集成Hive的基本方式 Flink 与 Hive 的集成主要体现在以下两个方面: 持久化元数据 Flink利用 Hive 的 MetaStore 作为持久化的 Catalog,我们可通过HiveCatalog将不同会话中的 Flink 元数据存储到 Hive Metastore
Flink 写入 ClickHouse API 可以通过Flink原生JDBC Connector包将Flink结果写入ClickHouse中,Flink在1.11.0版本对其JDBC Connnector进行了重构: 重构之前(1.10.x 及之前版本),包名为 flink-jdbc
Flink综合案例(九) 今日目标 Flink FileSink 落地写入到 HDFS FlinkSQL 整合 Hive数据仓库 订单自动好评综合案例 Flink FileSink 落地写入到 HDFS 常用的文件存储格式 TextFile csv rcFile parquet
前言 随着 Flink 在流式计算的应用场景逐渐成熟和流行。如果 Flink 能同时把批量计算的应用场景处理好,就能减少用户在使用 Flink 的开发和维护成本,并且能够丰富 Flink 的生态。因为 SQL 是批计算比较常用的工具,所以 Flink 针对于批计算主要以 SQL
t/Bigdata/client/Flink/flink/conf”目录下生成“flink.keystore”和“flink.truststore”。 在“flink”目录下新建“test”目录,将“flink.keystore”和“flink.truststore”拷贝到该目录下。cd
【功能模块】 功能求助【操作步骤&问题现象】 dli中自己写flink 是否可以将流数据结果写入obs,自己写flink jar的话有没有哪有参考 , 还是说只能使用MRS 才能实现,目前我看文档dli 暂时没有这方面的信息 ,麻烦帮忙解答下
flink流和mysql交互强烈推荐 https://www.studytime.xin/article/flink-mysql-source-sink.html flink批和mysql交互强烈推荐 https://blog.51cto.com/simplelife/2443000
参考创建集群连接中的“说明”获取访问Flink WebUI用户的客户端配置文件及用户凭据。 ### 操作步骤 以映射表类型为Kafka对接Hive流程为例。 1. 使用flink_admin访问Flink WebUI,请参考访问Flink WebUI。 2. 新建集群连接,如:flink_hive。 a. 选择“系统管理
为啥datatool的flink 写入表中会多出[""]
使用flink api从DIS通道获取数据,并写入到Cloud Table的openTSDB数据库中。逻辑较为简单,仅供参考。dis2opentsdb.zip
答:hive导出是按照hive分区数进行划分的。策略如下: 1、如果hive表实际分区数大于界面配置的map数,那么实际map数就是界面上配置的map数 2、如果hive实际分区数小于界面上配置的map数,那实际生效的map数就是实际的分区数具体到你的环境,你的hive表应该是
安装HIVE 编辑hive-env.sh 在HDFS创建数据存储仓库 [root@master conf]# hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse 启动hive报错如下: 原因:jar包冲突,删除低版本jar包即可
单击“作业管理 > Flink作业”,在Flink作业管理界面,单击“创建作业”。在创建队列界面,类型选择“Flink OpenSource SQL”,名称填写为:FlinkCDCMySQLDWS。单击“确定”,跳转到Flink作业编辑界面。在Flink OpenSource