可以使用 flink-s3-fs-hadoop 插件来连接和操作 S3 存储。在 Presto 中，可以使用 presto-s3-plugin ...
) NOT ENFORCED) PARTITIONED BY (`c_nationkey`)WITH ('bucket'='1','path'='s3://warehouse/wh/db_paimon.db/customer','deletion-vectors.enabled'='true') |+---+1 row insetFlink SQL> desc customer;+---+---+---+---+---+---+| ...
tar zxvf flink-1.18.1-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/ download dll ,copy to flink-1.18.1/lib folder wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/paimon/paimon-s3/0.8.0/paimon-s3-0.8.0.jar wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/paimon/paimon-flink-1.18/0.8.0/paimon-flink...
wget "https://github.com/StarRocks/starrocks-connector-for-apache-flink/releases/download/v1.2.9/flink-connector-starrocks-1.2.9_flink-1.18.jar"拷贝上面下载的包到 flink/lib 下 cp paimon-flink-1.19-0.8.2.jar paimon-oss-0.8.2.jar flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar f...
存储层选用了 HDFS 或S3 的对象存储作为存储底座,选用 Paimon 作为统一的 Table 抽象; 计算层选用 Flink 同一的技术栈,统一了流批计算; 数据管理层实现了 Table 的血缘管理和数据的血缘管理,基于这样的血缘管理可以做到数据一致性,血缘管理可以用于数据溯源的需求,为数据质量提供保障。 数据一致性管理,流批一体 ETL...
基于以上的问题,我们提出了一个基于 Flink 和 Paimon 构建 Streaming Warehouse,并对外提供数据一致性管理的能力。 二、方案设计 下面我们介绍一下基于 Flink 和 Paimon 实现数据一致性管理方案的详细设计。 在一致性管理方案的整体设计中,主要包含两个部分。
存储层选用了 HDFS 或 S3 的对象存储作为存储底座,选用 Paimon 作为统一的 Table 抽象; 计算层选用 Flink 同一的技术栈,统一了流批计算; 数据管理层实现了 Table 的血缘管理和数据的血缘管理,基于这样的血缘管理可以做到数据一致性,血缘管理可以用于数据溯源的需求,为数据质量提供保障。
存储层选用了 HDFS 或 S3 的对象存储作为存储底座,选用 Paimon 作为统一的 Table 抽象; 计算层选用 Flink 同一的技术栈,统一了流批计算; 数据管理层实现了 Table 的血缘管理和数据的血缘管理,基于这样的血缘管理可以做到数据一致性,血缘管理可以用于数据溯源的需求,为数据质量提供保障。
以下基于FLINK-1.19源码启动 编译clone flink 项目,并且成功在控制台编译 导入将项目导入idea修改1 在最外层pom.xml删除以下 <exclude>log4j:log4j</exclude> <exclude>org.slf4j:slf4j-log4j1…
存储层选用了 HDFS 或 S3 的对象存储作为存储底座,选用 Paimon 作为统一的 Table 抽象; 计算层选用 Flink 同一的技术栈,统一了流批计算; 数据管理层实现了 Table 的血缘管理和数据的血缘管理,基于这样的血缘管理可以做到数据一致性,血缘管理可以用于数据溯源的需求,为数据质量提供保障。