public class Kafka2Hdfs { public static void main(String[] args) throws Exception { //kafka 连接信息 String bootstrap_servers = "kafka1:9092,kafka2:9092:kafka3:9092"; String groupId = "test_group"; String offset = "latest"; String topic = "test-topic"; Properties properties = new Pro...
StreamingFileSink的initializeState方法初始化会为本task实例创建管理Bucket的Buckets实例,需要创建org.apache.flink.runtime.fs.hdfs.HadoopFileSystem,此时就会初始化org.apache.hadoop.fs.FileSystem。这里因为schema为hdfs所有是DistributedFileSystem。 随后,在DistributedFileSystem.initialize根据我们的BasePath创建DFSClient ...
https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 介绍NameNode and DataNodes 结合上图官网 描述可以总结 HDFS has a master/slave architecture 是一个主从的架构 An HDFS cluster consists of a single NameNode 一个集群只有一个NameNode there are a number of DataNode...
val hdfsReadParallelism: Int = ParameterHelper.get("hdfs_read_parallelism", "10").toInt val hdfsReadPath: String = ParameterHelper.get("read_path") val hdfsConf = new Configuration hdfsConf.setString("fs.scheme", scheme) hdfsConf.setString("fs.FS", scheme) hdfsConf.setString("dfs.names...
在Flink中读取HDFS文件通常使用TextInputFormat类。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用Flink读取HDFS文件: import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import org.apache.flink.core.fs.Path; public class ReadFromHDFS { public static void main(String[] args) throws Exception { final Execution...
当作业量很大，且作业的并发很大时，则会对底层 HDFS 形成非常大的压力：1）大量的 RPC 请求会影响 RPC 的响应时间（如下图所示）；2）大量文件对 NameNode 内存造成很大压力。在 Flink 中曾经尝试使用 ByteStreamStateHandle 来解决小文件多的问题[3]，将小于一定阈值的 state 直接发送到 JM，由 JM 统一写到...
而Flink 的 Checkpoint 就是把 Set 定期的存储到远程 HDFS 上,当任务挂了,我们的任务还可以从 HDFS 上面把这个数据给读回来,接着从最新的一个 Kafka Offset 继续计算就可以,这样即没有数据质量问题,也没有数据时效性问题。 2.3 Checkpoint 的运行流程?
Hadoop是大数据处理领域的先驱，其核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。HDFS负责将大数据分布式存储在多台服务器上，而MapReduce则负责将数据分成小块进行并行处理。Hadoop适用于批处理任务，但在实时数据处理方面表现不佳。优点：良好的可伸缩性，适用于处理大规模数据。成熟稳定，得到了广泛的...
* 读取hdfs中的数据 -- 有界流 */valstudentDS:DataStream[String] = env.readTextFile("hdfs://master:9000/data/student")valclazzNumDS:DataStream[(String,Int)] = studentDS .map(stu => (stu.split(",")(4),1)) .keyBy(_._1) .sum(1)/** ...
Flink对接HDFS分区 Flink对接HDFS支持自定义分区。 Flink文件系统分区支持使用标准的Hive格式。不需要将分区预先注册到表目录中,分区是根据目录结构推断。 例如,根据下面的目录分区的表将被推断为包含日期时间和小时分区。 path └── datetime=2021-09-03