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接下来本篇文章详细介绍一下使用sqoop全量同步oracle/mysql数据到hive,这里实验采用oracle数据库为例, 后面一篇文章将详细介绍: 1、sqoop --incremental append 附加模式增量同步数据到hive 2、sqoop --incremental --m
Hudi与Hive集成 一、配置HiveServer2 Hudi与Hive集成原理是通过代码方式将数据写入到HDFS目录中,那么同时映射Hive表,让Hive表映射的数据对应到此路径上,这时Hudi需要通过JDBC方式连接Hive进行元数据操作,这时需要配置HiveServer2。
Flink与Iceberg整合SQL API操作 Flink SQL 在操作Iceberg时,对应的版本为Flink 1.11.x 与Iceberg0.11.1版本,目前,Flink1.14.2版本与Iceberg0.12.1版本对于SQL API 来说兼容有问题,所以这里使用Flink1
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本次实战很简单:自定义sink,用于将数据写入MySQL,涉及的版本信息如下: jdk:1.8.0_191 flink:1.9.2 maven:3.6.0 flink所在操作系统:CentOS Linux release 7.7.1908 MySQL:5.7.29 IDEA:2018
es/FLINK # cd /var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services 下载flink安装包 下载地址:https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.9
2.5 Flink源码编译对于想深入了解Flink源码结构和实现原理的读者,可以按照本节的内容进行Flink源码编译环境的搭建,完成Flink源码的编译,具体操作步骤如下所示。Flink源码可以从官方 Git Repository上通过git clone命令下载:git clone
metastore多实例场景,因此实际场景下derby通常会被mysql等数据库替代。 3.HQL编译过程: 在Hive执行一条HQL的时候,首先会解析传入数据,将注解,换行符等多余字段给删除,对于提供HQL脚本执行场景,会将H
主要用于做一些数据的自定义操作,可以在执行用户代码之前,也可以在执行 用户代码之后,更详细的描述可以参考org.apache.flink.streaming.api.windowing.evictors.Evictor 的 evicBefore 和 evicAfter两个方法。 Flink 提供了如下三种通用的
创建OBS连接 2. 单击“保存”回到连接管理界面。 父主题: MySQL数据库数据迁移到MRS HIVE
Flink核心特性 Flink具有先进的架构理念,拥有诸多的优秀特性以及完善的编程接口,Flink的优势有以下几点: 一、批流一体化 Flink可以在底层用同样的数据抽象和计算模型来进行批处理和流处理。事实上,Flink在设计理念上没有刻意强调批处理和流处理,而更多的强调数据的有
问题现象Hive外置元数据库MySQL,创建表包含中文字段名,报错Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec
ory\org\apache\flink\flink-java\1.6.1\flink-java-1.6.1.jar;E:\tools\Maven-Repository\org\apache\flink\flink-core\1.6.1\flink-core-1.6.1.jar;
fusioninsight opensource flink 1.12 sql 作业中,怎么把kafka的数据接进来写入postgres中,尝试好多,一直sql校验失败。查资料没有示例
化,并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。前提条件已创建RDS Postgres实例,具体步骤可参考:RDS PostgreSQL快速入门。本示例创建的RDS Postgres数据库版本选择为:11。说明:创建的RDS Postgres数据库版本不能低于11。已创建DWS实例,
sasl==0.3.修改源代码,将域名写死 vim /opt/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pyhive/hive.py添加kerberos_service_host参数 1.4 通过python代码连接hive./python3import
整性),保证事件数据(全部)到达Flink系统,或者在乱序及延迟到达时,也能够像预期一样计算出正确并且连续的结果。 当任何 Event 进入到 Flink 系统时,会根据当前最大事件时间产生 Watermarks 时间戳。 那么 Flink 是怎么计算 WaterMark
在文章Flink Table/SQL自定义Sources和Sinks全解析(附代码)中我们说到在Flink Table/SQL中如何自定义Sources和Sinks,有了上述文章的基础,我们再来理解Flink Table/SQL是如何实现Hudi的数据读取与写入就比较容易了。
下面分别介绍这三种模式的任务提交命令和原理。 二、代码及Yarn环境准备 1、准备代码 为了能演示出不同模式的效果,这里我们编写准备Flink代码形成一个Flink Application,该代码中包含有2个job。Flink允许在一个main方法中提交多个job任务,多Job
【功能模块】按照官方的代码,提交flink消费kafka任务后,出现错误。在flink客户端使用的命令为bin/flink run -yt conf/ssl/ -ys 2 -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 -c org.mytest.stream