例如,我们可以使用HiveCatalog将其 Kafka的数据源表存储在 Hive Metastore 中,这样该表的元数据信息会被持久化到Hive的MetaStore对应的元数据库中,在后续的 SQL 查询中,我们可以重复使用它们。 ⚫ 利用 Flink 来读写 Hive 的表 Flink打通了与Hive的集成,如同使用SparkSQL或者Impala操作Hive中的数据一样,我们可以使...
为了支持多个版本的Hive,不同版本的Hive Metastore的API可能存在不兼容。所以在HiveCatalog和Hive Metastore之间又加了一个HiveShim,通过HiveShim可以支持不同版本的Hive。 这里的HiveCatalog一方面可以让Flink去访问Hive自身有的元数据,另一方面它也为Flink提供了持久化元数据的能力。也就是HiveCatalog既可以用来存储Hive的...
-- 采用hive sql方言 SET table.sql-dialect=hive; -- 建立Hive表 CREATE TABLE hive_table ( user_id STRING, order_amount DOUBLE ) PARTITIONED BY (dt STRING, hr STRING) STORED AS parquet TBLPROPERTIES ( 'partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$dt $hr:00:00', 'sink.partition-commit.t...
与外部系统进行对接不是很方便,尤其是 Hive, 因为 Hive 是大数据领域最早的 SQL 引擎,所以 Hive 的用户基础非常广泛,新的一些 SQL 工具,如 Spark SQL、Impala 都提供了与 Hive 对接的功能,这样用户才能更好地将其应用从 Hive 迁移过来,所以与 Hive 对接对 Flink SQL 而言也十分重要。 2. 目标 所以我们要完成...
运行SqlClient.java: 如上图,没有集成hive时,只有一个default_catalog 4.2 集成hive 主要是Program arguments处: 代码语言:javascript 复制 代码语言:javascript 复制 embedded-d/opt/soft/flink/conf/sql-client-hive.yaml-l/opt/soft/flink/lib##-d 指定sql-client yaml配制文件##-l 指定要加载的library jar包...
大部分的用户环境中都会使用到了 Hive 的一些功能,来搭建数仓。一些比较新的 SQL 的引擎,例如 Spark SQL、Impala ,它们其实都提供了与 Hive 集成的能力。为了方便的能够对接上目前用户已有的使用场景,所以我们认为对 Flink 而言,对接 Hive 也是不可缺少的功能。
Flink SQL操作Hudi并同步Hive使用总结 - 一、组件下载 Flink1.12.2 hudi0.9.0 Flink1.12.2 集成hudi0.9.0普通的测试直接用官方的发版的包就行.这个简单,我简单写一下.同步hive是重点.二、Batch模式实施步骤: ...
flink_sql_client 1.10 与 hive集成 读取实时数据 很期待用纯sql的形式来处理流式数据,flink 1.10推出了生产可用的Hive集成,拥有了更强的流式 SQL 处理能力。这次我们就来尝试一下啦~~ 【本文大纲】1、环境准备2、SQL Client与hive集成配置3、用SQL Client读取kafka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将不同会话中的 Flink 元数据存储到 Hive Metastore 中。 例如,用户可以使用HiveCatalog将其 Kafka 表或 Elasticsearch 表存储在 Hive Metastore 中,并后续在 SQL 查询中重新使用它们。
这种建表方式,会在对应的Hive中创建表,好处是,当我们退出SQL客户端后,再重新启动一个新的SQL客户端,我们可以直接使用Hive Catalog中的表,进行读写数据。 建表 复制 CREATECATALOG hive_catalog WITH('type'='hive','default-database'='default','hive-conf-dir'='/usr/hdp/3.1.0.0-78/hive/conf');use ...