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3、Flink的Time类型 对于流式数据处理，最大的特点是数据上具有时间的属性特征。 Flink根据时间产生的位置不同，可以将时间区分为三种时间类型： ==Event Time==（事件发生时间） 事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述 ==Ingestion
Terminal 进入 Mysql 容器之中，并插入相应的数据。 docker exec -it mysql bash -c 'mysql -uroot -p123456' 在 Mysql 中执行以下命令： CREATE DATABASE flink; USE flink; CREATE
-uroot -proot mysql>show databases; 再次打开多个窗口，分别启动hive hive 启动hive之后，返回mysql窗口查看数据库数量，会显示增加了metastore数据库 HiveJDBC访问 因为hadoop不允许直接用户
jp/infosystems/apache/flink/flink-1.10.0/flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz 解压：tar -zxvf flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz 进目录flink-1.10.0/bin/，执行命令./start-cluster
2.3.3 导入Flink应用代码 开发环境配置完毕之后，下面就可以将2.3.2节中创建好的项目导入到IDE中，具体步骤如下所示： 启动IntelliJ IDEA，选择File→Open，在文件选择框中选择创建好的项目（quickstart），点击确定，IDEA将自动进行项目的导入；
2.3.3 导入Flink应用代码开发环境配置完毕之后，下面就可以将2.3.2节中创建好的项目导入到IDE中，具体步骤如下所示：启动IntelliJ IDEA，选择File→Open，在文件选择框中选择创建好的项目（quickstart），点击确定，IDEA将自动进行项目的导入；
文章目录 一、Flink概述 （一）Flink为何物 （二）访问Flink官网 （三）流处理的演变 （四）Flink计算框架 二、Flink快速上手 - 词频统计 （一）创建Maven项目
Flink.png flink 1.12.2 hudi 0.9.0 一、组件下载 1.1、flink1.12.2编译包下载： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.12.2/flink-1.12
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/article?id=550244df526311e89fc57ca23e93a89f
六、配置Hive 支持HiveServer2 访问Hive有两种方式：HiveServer2和Hive Client，Hive Client需要Hive和Hadoop的jar包，配置环境。HiveServer2使得连接Hive的Client从Yarn和HDF
MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）是华为云提供的企业级大数据集群云服务，里面包含HDFS、Hive、Spark等组件，适用于企业海量数据分析。详情请点击博文链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/166264
Hive Metastore作为元数据管理中心，支持多种计算引擎的读取操作，例如Flink、Presto、Spark等。本文讲述通过spark SQL配置连接Hive Metastore，并以3.1.2版本为例。 通过Spark连接Hive Metastore，需要准备如下文件：
<= 3; 三 Hivesql 改基本不用（新建一张表改），用创建，查询，删除。 启动hive cd /opt/module/hive/bin/hive #hive: bin/hive #hive文件夹中 “-e”不进入 hive 的交互窗口执行 sql
Pipeline ● 配置表架构Flink架构如图1-15所示。图 1-15 Flink 架构Flink整个系统包含三个部分： ● Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。 ● TaskManager Flink系统的业务执行节点，
com/zq2599/blog_demos 本篇概览 在《Flink SQL Client初探》一文中，我们体验了Flink SQL Client的基本功能，今天来通过实战更深入学习和体验Flink SQL； 实战内容 本次实战主要是通过Flink SQL Client消费kafka的实时
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JOIN FULL JOIN - FULL OUTER JOIN 这里的 JOIN 的语义和我们在关系型数据库中使用的 JOIN 语义一致。 示例： JOIN(将订单表数据和商品表进行关联) SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product
DOUBLE ); 示例代码 接下来，我们将通过Python代码示例演示如何将Hive表中的数据导出并导入到MySQL数据库中。 Python代码示例： pythonCopy code # 导入必要的库 from pyhive import hive import pymysql # 连接Hive服务器
deserialize 方法，可以将指定类型进行序列化，并且 Flink 的这些序列化器会以稠密的方式来将对象写入内存中。Flink 中也提供了非常丰富的序列化器。在我们基于 Flink 类型系统支持的数据类型进行编程时，Flink 在运行时会推断出数据类型的信息，我们在基于 Flink 编程时，几乎是不需要关心类型和序列化的。
lize方法，可以将指定类型进行序列化，并且Flink的这些序列化器会以稠密的方式来将对象写入内存中。Flink中也提供了非常丰富的序列化器。在我们基于Flink类型系统支持的数据类型进行编程时，Flink在运行时会推断出数据类型的信息，程序员在基于Flink编程时，几乎是不需要关心类型和序列化的。
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