StreamingFileSink支持行编码格式和批量编码格式( 如Apache Parquet) 。 Row-encoded sink:StreamingFileSink.forRowFormat(basePath, rowEncoder) Bulk-encoded sink:StreamingFileSink.forBulkFormat(basePath, bulkWriterFactory) 创建行或批量编码的 Sink 时,我们需要指定存储桶的基本路径和数据的编码逻辑。 行编码格式...
ParquetInputFormat支持Map、Pojo、Row类型,分别对应嵌套、简单实体类、列表,这里选常用的ParquetPojoInputFormat进去看一下: /** * An implementation of {@link ParquetInputFormat} to read POJO records from Parquet files. */ publicclassParquetPojoInputFormat<E>extendsParquetInputFormat<E>{ privatestaticfinal...
});//Send hdfs by parquetDateTimeBucketAssigner<TopicSource> bucketAssigner =newDateTimeBucketAssigner<>(pathFormat, ZoneId.of(zone)); StreamingFileSink<TopicSource> streamingFileSink = StreamingFileSink.forBulkFormat(newPath(path), ParquetAvroWriters.forReflectRecord(TopicSource.class)).withBucketAssig...
大数据业务场景中,经常有一种场景:外部数据发送到kafka中,flink作为中间件消费kafka数据并进行业务处理;处理完成之后的数据可能还需要写入到数据库或者文件系统中,比如写入hdfs中; 目前基于spark进行计算比较主流,需要读取hdfs上的数据,可以通过读取parquet:spark.read.parquet(path) 数据实体: public class Prti { private...
您遇到的问题是在使用 Apache Flink 将数据写入 HDFS 时,当文件格式为 Parquet 并采用 GZIP 压缩,且开启了文件合并功能时,生成的文件无法通过 Hive 正常映射读取。而关闭文件合并后,Hive 能够正常读取。这个问题可能与 Parquet 文件合并过程中的元数据处理、压缩一致性以及 Hive 对 Parquet 文件的解析要求有关。以下...
显然,Parquet的读写是第3种--泛型模式,其关键是构建好InputFormat接口的Parquet实现类。 Github上clone下flink的源码,IDEA打开并找到InputFormat接口,查看其继承关系。 1.jpg RichInputFormat是InputFormat接口的关键实现类,它是一个抽象类,其主要在接口上增加了Flink的运行上下文。
支持Filesystem connector 的全部 formats(csv,json,avro,parquet,orc) 支持Hive table 的所有 formats 继承Datastream StreamingFileSink 的所有特性:Exactly-once、支持HDFS, S3 而且引入了新的机制:Partition commit。 一个合理的数仓的数据导入,它不止包含数据文件的写入,也包含了 Partition 的可见性提交。当某个 ...
(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); // 创建 Kafka Source FlinkKafkaConsumer011<String> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer011( topic, new SimpleStringSchema(), properties); // 创建 HDFS Sink String filePath = "/user/bdms"; // 文件滚动策略1 : 可指定文件滚动规则 DefaultRollingPolicy rolling...
该方法已经过期,新版建议采用StreamingFileSink,笔者第一次找到该类发现能够写入成功,但是没有找到如何能够对写入HDFS进行压缩,比如parquet或者orc 2:采用StreamingFileSink的方式-行编码【forRowFormat】 publicclassStreamingFileSinkForRowFormatDemo {publicstaticvoidmain(String[] args)throwsException {//获取Flink的运行...
第一种方式:自定义Sink,实现RichSinkFunction 使用JDBC的方式将数据写入到Hive数据库中,这种方式效率比较低 原因在于:INSERT INTO 插入数据,底层运行MapReduce程序,所以不推荐使用,了解即可。 第二种方式:StreamingFileSinkConnector 流式写入HDFS文件,吞吐量较高 ...