Spark分实时部分和离线部分,Flink还是替代不了离线部分,Spark和Hive可以无缝整合,Flink暂时还达不到,还没有官方的支持,实时部分和Spark平起平坐 特点: 事件驱动型 以事件为单位的计算,一件事一件事的处理,kafka的通道里的单元,flume的channel里的event也是,SparkStreaming是微批次,
其实在之前的版本,Flink 就已经可以和 Hive 打通,包括可以把表建在 Hive 上,但是很多语法和 Hive 不兼容,包括建的表在 Hive 中也无法查看,主要原因就是方言不兼容。所以,在 Flink 1.11 中,为了减少学习成本(语法不兼容),可以用 DDL 建 Hive 表并在 Hive 中查询,Flink 支持了方言,默认的就是 Default 了,就...
下图是hive, spark, flink的sql执行速度对比: 下图是平均的 综上所述,flinkSQL和sparkSQL的性能只差一点点,flink是spark的最强大的竞争者。 个人认为flink潜力很大。 第一,flink主要是java写的代码,相比scala写的spark而言,flink的内存溢出问题更容易定位和优化。 第二,flink是在idea环境开发的,而我主要就是用这个...
分别都是什么环节对应什么图? 19:flink反压机制,你是如何理解的?你是如何定位、并有什么方案解决?与spark的反压有什么区别? 20:flink的barrier对齐和非对齐是怎么理解的? 21:flink的精准一次和至少一次是怎么理解的? 22:flink任务消费或者写入kafka时,并行度不一致有什么问题? 23:flink如何保证数据一致性? 24:flin...
使用Spark sql 合并 Flink 写Hive表的小文件 技术标签: spark 1.背景 Flink 1.11支持写直接写入Hive后,流批一体进一步实现。虽然可以通过调整sink.shuffle-by-partition.enable和checkpoint时间间隔的方式尽可能地减少Flink产生的小文件,但是即使Flink 1.12加入了自动合并小文件的功能,也无法完全避免小文件的产生。 &.....
12:spark sql是如何把sql语句一步一步到最后执行的? 13:spark 与mapreduce的区别是什么? 14: spark的反压原理是什么?主动还是被动? flink 14:flink是怎么产生的? 15:flink的框架是怎么样的? 16:flink 的内存模型说一说? 17:flink的cp ,sp说一说原理,有什么区别?你们是怎么设置cp的相关参数?
11:spark 执行流程是什么? 12:spark sql是如何把sql语句一步一步到最后执行的? 13:spark 与mapreduce的区别是什么? 14: spark的反压原理是什么?主动还是被动? flink 14:flink是怎么产生的? 15:flink的框架是怎么样的? 16:flink 的内存模型说一说? 17:flink的cp ,sp说一说原理,有什么区别?你们是怎么设置...
在进行数仓搭建和数据分析时最常用的就是 sql,其语法简洁明了,易于理解,目前大数据领域的几大主流框架全部都支持sql语法,包括 hive,spark,flink等,所以sql在大数据领域有着不可替代的作用,需要我们重点掌握。 在使用sql时如果不熟悉或不仔细,那么在进行查询分析时极容易出错,接下来我们就来看下几个容易出错的sql语句...
为了让 Hive SQL 平迁到 Flink SQL 引擎上，快手选择了使用 Hive Dialect。这样的话，绝大部分的作业都可以迁移，不需要用户修改 SQL。虽然在 Flink 1.16 版本之前，社区在 Hive Dialect 兼容上，已经做了很多工作。但离完全兼容 Hive SQL，仍有差距。快手选定了一批准备迁移的作业后，通过解析验证，发现诸多不...