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-service hiveserver & //Hive低版本提供的服务是:hiveserverhive --service hiveserver2 & //Hive0.11.0以上版本提供了的服务是:hiveserver2这里我使用的hive1.0版本,故使用hiveserver2
SPI机制在Flink中的应用 在Flink SQL程序中用到了Java SPI机制动态加载各种Factory的实现类。比如说,对于TableFactory接口,Flink程序会从程序所使用到的依赖中找到META-INF/services/org.apache.flink.table
Apache Flink架构介绍 一、Flink组件栈 在Flink的整个软件架构体系中,同样遵循这分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。 上图是Flink基本组件栈,从上图可以看出整个Flink的架构体系可以分为
Manager页面下载Hive客户端,解压后获取hive客户端jar包(如:/tmp/MRS-client/MRS_Hive_ClientConfig/Hive/Beeline/lib),并上传至windows虚机。 5) 创建连接(1) 点击新建连接,并选择Hive (2)
0版本文档中对应的路径需要以实际路径为准1 创建RDS实例 创建RDS实例时指定为Postgres数据库可以参考: https://static.huaweicloud.com/upload/files/pdf/20171208/20171208101321_89598.pdf 注意:1)RDS实例的VPC需要
1.在flink sql client中执行sql 直接报错[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason: org.apache.flink.shaded.zookeeper3.org.apache.zookeeper.Keep
安装:默认使用derby,我们要使用mysql 客户端的连接: 1 bin/hive 2 beeline 3bin/hive -e 执行sql -f执行sql文件 Hive和数据库比较 Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。 1)数据存储位置 1、Hive 存储在 HDFS
【功能模块】【fi 华为flink sql】【XXX功能】flink sql 是怎么读和写Gauss高斯数据库的?【操作步骤&问题现象】1、我想迁移这部分功能到开源的flink 1.12上, 使得 开源的flink sql也支持 读和写 Gauss高斯数据库 ?2、【截图信息】
apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/dev/table/index.html。Stream SQL Join介绍SQL Join用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据。Flink Steam SQL Join允
Flink本地模式开启WebUI 在工作中我们一般使用IntelliJ IDEA开发工具进行代码开发,为了能方便快速的调试Flink和了解Flink程序的运行情况,我们希望本地开发工具中运行Flink时能查看到WebUI,这就可以在编写Flink程序时开启本地WebUI。 一、在Flink
s_id; 12345678 大多数情况下,Hive会对每对JOIN连接对象启动一个MapReduce任务。本例中会首先启动一个MapReduce job对表techer和表course进行连接操作,然后会再启动一个MapReduce job将第一个MapReduce job的输出和表score;进行连接操作。
异常代码配置文件yarn报错
比如需要把生产的hive集群数据迁移到另一个集群,hive提供了2个命令工具,可以实现表的批量迁移。 [export/import] 设置默认需要导出的hive数据库 在hive目录/etc/alternatives/hive-conf下添加.hiverc vi ~/.hiverc use
JobManager成为主节点,从而避免单点故障。用户可以在Standalone、Flink on Yarn、Flink on K8s集群模式下配置Flink集群HA,Flink on K8s集群模式下的HA将单独在K8s里介绍。 一、Flink基于Standalone HA Standalone模式下
student; (2)加载HDFS文件到hive中 上传文件到HDFS hive (default)> dfs -put /opt/module/datas/student.txt /user/zkx/hive; 加载HDFS上数据 hive (default)> load
在大数据处理领域,Apache Flink以其流处理和批处理一体化的能力,成为许多企业的首选。然而,随着数据量的增长,性能优化变得至关重要。本文将深入浅出地探讨Flink SQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧,并提供代码示例。 1. 常见性能问题 1.1 数据源读取效率低
1. Hive介绍Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL的查询功能。Hive基本原理是将HQL语句自动转换成可以在计算引擎上执行的任务。Hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改,只是将数据移动到HD
中,支持多种数据格式,如文本文件、Parquet、ORC 等。Hive 的查询执行流程包括查询解析、编译、优化和执行,通过优化器和执行引擎的协作,实现了对大规模数据的高效处理。Hive 适合读多写少的场景,不支持对数据的改写和删除操作 。Hive 的本质是将 HiveQL 转换成 MapReduce 任务来执行,从而减少编写
行java代码。而使用Hive来完成WordCount,只需要3条HQL语句。 Hive提供了两种命令行工具,CLI与Beeline,分别对应hive与beeline命令。CLI一般在Hive主机上使用,而Beeline支持远程连接。使用Beeline需要首先在Hive主机中启动HiveServer2服务。
Flink容错机制(五) 今日目标 Flink容错机制之Checkpoint Flink容错机制之重启策略 存储介质StateBackend Checkpoint 配置方式 状态恢复和重启策略 Savepoint手动重启并恢复 并行度设置 Flink状态管理 状态就是基于