目录0. 相关文章链接1. 流读（Streaming Query）2. 增量读取（Incremental Query）3. 限流0. 相关文章链接 Hudi文章汇总 1. 流读（Streaming Query） 当前表默认是快照读取，即读取最新的
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2023-07-18 13:10:21
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任何存储系统都是由数据和元数据组成，Hive也不例外，只是它的数据存储系统和元数据存储是分离的，分别位于不同的分布式系统中，如数据存储在分布式系统MinIO或者HDFS上，元数据存储在HIve Metastore或第三方元数据系统如Glue等。外部系统访问存储系统需要两步：先从元数据系统中获取要访问数据的元数据，如所在的位置等信息，然后再通过元数据访问存储系统，访问实际的数据。Flink查询Ice
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2024-01-02 11:52:33
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风雨送春归，飞雪迎春到。已是悬崖百丈冰，犹有花枝俏。俏也不争春，只把春来报。待到山花烂漫时，她在丛中笑。选自《卜算子·咏梅》图片来自网络，如侵权，请联系删除有不少读者反馈，参考上篇文章《Hive 终于等来了 Flink》部署 Flink 并集成 Hive 时，出现一些 bug 以及兼容性等问题。虽已等来，却未可用。所以笔者增加了这一篇文章，作为姊妹篇。回顾在上篇文章中，笔者使用的 CDH 版本为
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2023-12-05 16:49:40
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# Flink读取Hive数据
## 介绍
Apache Flink是一个开源流处理和批处理框架，它提供了高效且可扩展的数据处理能力。Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，可以提供类似于传统数据库的SQL查询能力。将Flink与Hive集成可以让我们在Flink中使用Hive表作为输入源或输出目的地。
本文将介绍如何在Flink中读取Hive数据。我们将讨论Flink和Hive的集成
原创
2023-08-30 15:03:21
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作者：李锐介绍：阿里巴巴技术专家，Apache Hive PMC，加入阿里巴巴之前曾就职于 Intel、IBM 等公司，主要参与 Hive、HDFS、Spark 等开源项目。Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能，用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据，以及读写 Hive 中的表。本文将主要从项目的设计架构、最新进展、使用说明等方面来介绍这一
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2023-08-05 13:21:26
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随着Flink 1.10版本的发布，Table API&SQL得以完善，现在可以基于Flink SQL实现离线分析了。在离线分析的场景中，最经常的使用场景是读取Hive做分析处理，这时就不得不研究下Flink读取Hive的原理了。在阅读本文之前，可以思考两个问题：1 Flink是如何读取Hive数据？2 Flink如何控制读取的并行度？1 Flink如何识别Hive表Flin
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2023-10-02 19:37:45
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1. 版本说明本文档内容基于flink-1.13.x，1.1. 概述Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。Flink 与 Hive 的集成包含两个层面。一是利用了 Hive 的 MetaStore 作为持久化的 Catalog，用户可通过HiveCatalog将不同会
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2023-08-03 18:54:30
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# 优化 Flink Hive 读取慢的方法
## 1. 概述
本文将介绍如何优化 Flink Hive 读取慢的问题，帮助刚入行的小白快速理解并解决这个问题。首先，我们需要了解整个优化过程的步骤，然后逐步进行操作。
## 2. 优化流程
### 2.1 步骤
下面是优化 Flink Hive 读取慢的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 分析当前系统
7月7日，Flink 1.11 版本发布，与 1.10 版本相比，1.11 版本最为显著的一个改进是 Hive Integration 显著增强，也就是真正意义上实现了基于 Hive 的流批一体。本文用简单的本地示例来体验 Hive Streaming 的便利性并跟大家分享体验的过程以及我的心得，希望对大家上手使用有所帮助。添加相关依赖测试集群上的 Hive 版本为 1.1.0，Hadoop 版本
modules概念通过hive module使用hive函数sql 客户端原理分析和源码解析modules概念flink 提供了一个module的概念，使用户能扩展flink的内置对象，比如内置函数。这个功能是插件化的，用户可以方便的加载或者移除相应的module。flink内置了CoreModule，并且提供了一个hive module，允许用户在加载了hive module之后使
import java.lang.Iterable
import org.apache.flink.api.common.functions.GroupReduceFunction
import org.apache.flink.api.java.aggregation.Aggregations.SUM
import org.apache.flink.api.java.utils.Paramet
* * @deprecated use {@link AvroParquetWriters} instead. // 看这部分是建议使用AvroParquetWriters */ @Deprecated // 这里已经标注了过时 public class ParquetAvroWriters {/\*\** Creates a ParquetWriterFactory for an A
前言我尽可能的会把使用的细节写的详细一点，为后来的小伙伴节约点时间。一、问题如果用 sql-client.sh 来提交无法保存元数据，每次创建的表都在一个 session 中，而这个 session 保存在内存中。我们每次重启 sql-client.sh 后，元数据都会丢失。每次重新创建非常麻烦，flink 提供了一种选择， 让我们可以读取 hive 元数据。也就是我们 hive 中的表都可以通过
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2023-09-20 16:33:40
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使用Hive构建数据仓库已经成为了比较普遍的一种解决方案。目前，一些比较常见的大数据处理引擎，都无一例外兼容Hive。Flink从1.9开始支持集成Hive，不过1.9版本为beta版，不推荐在生产环境中使用。在Flink1.10版本中，标志着对 Blink的整合宣告完成，对 Hive 的集成也达到了生产级别的要求。值得注意的是，不同版本的Flink对于Hive的集成有所差异，本文将以最新的Fli
flink 读取hive
原创
2019-09-19 18:12:32
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## 实现“flink读取hive多分区”的步骤
### 1. 确保flink环境和hive环境正常运行
- 确保flink和hive的安装配置正确
- 启动flink和hive
### 2. 创建hive表并添加多分区数据
- 创建一个hive表，例如`test_table`
- 向`test_table`中添加多个分区数据
### 3. 在flink中读取hive多分区数据
- 使用Fl
# 使用Flink读取Kafka并写入Hive的完整指南
在大数据处理领域，Apache Flink作为一个流处理框架，能够高效地处理数据流和批处理任务。将Flink与Kafka和Hive结合使用，可以轻松实现数据的实时读取、处理和存储。本文将详细介绍如何使用Flink从Kafka读取数据并写入Hive的具体实现步骤，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
首先，我们来看看整个流程的步骤。以
# Flink SQL 读取 Hive Demo 教程
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，能够与多种数据源和存储结合使用。Hive 是一个数据仓库工具，用于大数据的存储和管理。在这个教程中，我们将学习如何使用 Flink SQL 读取 Hive 数据。整个流程如下所示：
## 流程概述
以下是实现 Flink SQL 读取 Hive 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
1. 版本说明本文档内容基于flink-1.14.x，其他版本的整理，请查看本人博客的其他文章。1.1. 概述Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。Flink 与 Hive 的集成包含两个层面。一是利用了 Hive 的 MetaStore 作为持久化的 Catalog
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2023-10-18 17:16:03
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话不多说 直接上官网Overview | Apache Flinkhive版本 3.1.3000 hadoop 版本 3.1.1.7.1.7 flink 1.16.2 代码 很简单我还是贴下 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper
import com.typesafe.config
