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OS。 本示例选择为:KERBEROS。 Hive版本 根据当前创建MRS集群时候的Hive版本确定。当前Hive版本为3.1.0,则选择为:HIVE_3_X。 用户名 在3中创建的MRS Hive用户名。 密码 对应的MRS Hive用户名的密码。 其他参数保持默认即可。更多参
che Flink Hive 方言 使用HiveCatalog,Apache Flink可以用于统一处理Apache Hive表的BATCH和STREAM。Flink可以作为Hive批处理引擎的更高效的替代方案,或者用于连续读写Hive表,以支持实时数据仓库应用程序。Apache
Hive结果表 功能描述 本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义,以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考:Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。
Hive方言 简介 从Flink 1.11.0 开始,在使用Hive方言时,Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性,改善与Hive的互操作性,并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考:Apache Flink
数据类型的使用,请参考Format章节。 Hive 方言支持的 DDL 语句,Flink 1.15 当前仅支持使用Hive语法创建OBS表和使用hive语法的DLI Lakehouse表。 使用Hive语法创建OBS表 defalut方言: with 属性中需要设置hive.is-external为true。
使用Hive语法创建DLI表 功能描述 使用Hive语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异,详细请参考语法格式和注意事项说明。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 Hive DLI表不支持在建表时指定多字符的分隔符。
使用Hive语法创建OBS表 功能描述 使用Hive语法创建OBS表。DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异,详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统,提供毫
Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题: Connector列表
使用DLI分析电商实时业务数据 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式,而电商平台则又可以以多种方式接入,例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标,从而能在显示大屏上实时展示相关
及作为读写现有Hive元数据的接口。 Flink 的Hive 文档提供了有关设置 HiveCatalog以及访问现有 Hive 元数据的详细信息。详情参考:Apache Flink Hive Catalog HiveCatalog可以用来处理两种类型的表:Hive兼容表和通用表。
对于Hudi的MOR类型和COW类型的表,都需要开启Archive。 Hudi表在写入数据时会自动判断是否需要执行Archive,因为Archive的开关默认打开(hoodie.archive.automatic默认为true)。 Archive操作并不是每次写数据时都会触发,至少需要满足以下两个条件:
DWS-Connector的使用方法请参考dws-connector-flink。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务(DWS)里创建了DWS集群。如何创建DWS集群,请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列
hoodie.archive.file.cleaner.policy = KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS; hoodie.archive.file.cleaner.days.retained = 30; 提交SQL run cleanarchive on tabl
join关联维表的最新版本 功能描述 对于Hive表,我们可以将其作为有界流读出。在这种情况下,Hive表只能在查询时跟踪其最新版本。最新版本的表保留了Hive表的所有数据。 注意事项 每个连接子任务都需要保留自己的Hive表缓存。请确保Hive表可以放入TM任务槽的内存中。 建议为streaming-source
用户通过CTAS创建hive表报schema解析异常错误 目前DLI支持hive语法创建TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORC、AVRO、PARQUET文件类型的表。 如果用户CTAS建表指定的文件格式为AVRO类型,而且直接使用数字作为查询语句(SELECT)的输入,如“CREATE
数据文件过多会导致性能问题,所以元数据文件数量最好控制在1000以内。 如何执行Archive 写完数据后archive Spark SQL(set设置如下参数,写数据时触发) hoodie.archive.automatic=true hoodie.keep.max.commits=30
理数据库,为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息,请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务(DWS)里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群,请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场
元数据(Metadata)是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息,包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中,元数据用于诠释数据仓库的内容。 创建表时,会定义元数据,由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述。 查看元数据步骤
ARCHIVELOG 命令功能 用于根据配置对Timeline上的Instant进行归档,并从Timeline上将已归档的Instant删除,以减少Timeline的操作压力。 命令格式 RUN ARCHIVELOG ON tableIdentifier; RUN ARCHIVELOG
使用DLI提交Spark Jar作业 OBS 2.0支持 DLI Flink作业 DLI Flink作业专为实时数据流处理设计,适用于低时延、需要快速响应的场景,支持与多种云服务跨源连通,形成丰富的流生态圈。适用于实时监控、在线分析等场景。 · Flink OpenSource作业:DLI提供了标准的连