Apache Flink 1.12.2集成Hudi 0.9.0运行指南

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Apache Flink 1.12.2集成Hudi 0.9.0运行指南

1. 准备工作

1. 编译包下载

下载Flink 1.12.2包:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.12.2/flink-1.12.2-bin-scala_2.11.tgzHudi编译:https://github.com/apache/hudigit clone https://github.com/apache/hudi.git && cd hudimvn clean package -DskipTests注意:默认是用scala-2.11编译的 如果我们用的是flink1.12.2-2.12版本,可以自己编译成scala-2.12版本的 mvn clean package -DskipTests -Dscala-2.12 包的路径在packaging/hudi-spark-bundle/target/hudi-spark-bundle_2.12-..*-SNAPSHOT.jar上述包打好后其他步骤可参考官网步骤:https://hudi.apache.org/docs/flink-quick-start-guide.html(注意:官网使用的是Flink 1.11.x版本,测试时报如下错误

建议使用Flink1.12.2 + Hudi 0.9.0-SNAPSHOT(master)版本。


2. Batch写

2.1 环境启动

启动flink-sql客户端,提前把hudi-flink-bundle_2.12-0.9.0-SNAPSHOT.jar(笔者使用flink scala2.12版本,如果是scala2.11版本需要编译成hudi-flink-bundle_2.11-0.9.0-SNAPSHOT.jar)拷贝到 $FLINK_HOME/lib目录下

export HADOOP_CLASSPATH=`$HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath`./bin/sql-client.sh embedded

2.2 创建表结构

CREATE TABLE t1(  uuid VARCHAR(20),  name VARCHAR(10),  age INT,  ts TIMESTAMP(3),`partition` VARCHAR(20))PARTITIONED BY (`partition`)WITH ('connector'= 'hudi','path'= 'hdfs://localhost:9000/hudi/t1','table.type'= 'MERGE_ON_READ');

2.3 插入数据

INSERT INTO t1 VALUES('id1','Danny',23,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par1'),('id2','Stephen',33,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:02','par1'),('id3','Julian',53,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:03','par2'),('id4','Fabian',31,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:04','par2'),('id5','Sophia',18,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:05','par3'),('id6','Emma',20,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:06','par3'),('id7','Bob',44,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:07','par4'),('id8','Han',56,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:08','par4');

2.4 查询数据

设置查询模式为tableau

-- sets up the result mode to tableau to show the results directly in the CLIset execution.result-mode=tableau;

2.5 更新数据

INSERT INTO t1 VALUES ('id1','Danny',24,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par1');

id1的数据age由23变为了24

3. Streaming读

3.1 创建表结构

CREATE TABLE t1(  uuid VARCHAR(20),  name VARCHAR(10),  age INT,  ts TIMESTAMP(3),`partition` VARCHAR(20))PARTITIONED BY (`partition`)WITH ('connector'= 'hudi','path'= 'hdfs://localhost:9000/hudi/t1','table.type'= 'MERGE_ON_READ','read.streaming.enabled'= 'true',  'read.streaming.start-commit'= '20210401134557','read.streaming.check-interval'= '4');

说明:这里将 read.streaming.enabled 设置为 true,表明通过 streaming 的方式读取表数据; read.streaming.check-interval 指定了 source 监控新的 commits 的间隔为 4s; table.type 设置表类型为 MERGE_ON_READ

3.2 查询数据

流表t1表中的数据就是刚刚批模式写入的数据

3.3 插入数据

使用批模式插入一条数据

insert into t1 values ('id9','test',27,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par5');

3.4 查询数据

几秒后在流表中可以读取到一条新增的数据(前面插入的一条数据)

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
目录
相关文章
|
17天前
|
SQL API Apache
官宣|Apache Flink 1.20 发布公告
Apache Flink 1.20.0 已发布,这是迈向 Flink 2.0 的最后一个小版本,后者预计年底发布。此版本包含多项改进和新功能,涉及 13 个 FLIPs 和 300 多个问题解决。亮点包括引入物化表简化 ETL 管道开发,统一检查点文件合并机制减轻文件系统压力,以及 SQL 语法增强如支持 `DISTRIBUTED BY` 语句。此外,还进行了大量的配置项清理工作,为 Flink 2.0 铺平道路。这一版本得益于 142 位贡献者的共同努力,其中包括来自中国多家知名企业的开发者。
594 7
官宣|Apache Flink 1.20 发布公告
|
1天前
|
存储 缓存 Java
实时计算 Flink版操作报错合集之怎么处理在运行作业时遇到报错::ClassCastException
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
9天前
|
消息中间件 大数据 Kafka
"Apache Flink:重塑大数据实时处理新纪元,卓越性能与灵活性的实时数据流处理王者"
【8月更文挑战第10天】Apache Flink以卓越性能和高度灵活性在大数据实时处理领域崭露头角。它打破批处理与流处理的传统界限,采用统一模型处理有界和无界数据流,提升了开发效率和系统灵活性。Flink支持毫秒级低延迟处理,通过时间窗口、状态管理和自动并行化等关键技术确保高性能与可靠性。示例代码展示了如何使用Flink从Kafka读取实时数据并进行处理,简明扼要地呈现了Flink的强大能力。随着技术进步,Flink将在更多场景中提供高效可靠的解决方案,持续引领大数据实时处理的发展趋势。
30 7
|
1月前
|
SQL JSON 缓存
玳数科技集成 Flink CDC 3.0 的实践
本文投稿自玳数科技工程师杨槐老师,介绍了 Flink CDC 3.0 与 ChunJun 框架在玳数科技的集成实践。
496 7
玳数科技集成 Flink CDC 3.0 的实践
|
9天前
|
消息中间件 传感器 数据处理
"揭秘实时流式计算:低延迟、高吞吐量的数据处理新纪元,Apache Flink示例带你领略实时数据处理的魅力"
【8月更文挑战第10天】实时流式计算即时处理数据流,低延迟捕获、处理并输出数据,适用于金融分析等需即时响应场景。其框架(如Apache Flink)含数据源、处理逻辑及输出目标三部分。例如,Flink可从数据流读取信息,转换后输出。此技术优势包括低延迟、高吞吐量、强容错性及处理逻辑的灵活性。
32 4
|
4天前
|
消息中间件 Kafka Apache
流计算引擎数据问题之Apache Flink 的完整性推理方案设计如何解决
流计算引擎数据问题之Apache Flink 的完整性推理方案设计如何解决
11 0
|
1月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版操作报错合集之运行mysql to doris pipeline时报错,该如何排查
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
13天前
|
监控 大数据 API
震撼来袭!Apache Flink:实时数据流处理界的超级巨星,开启全新纪元,让你的数据飞起来!
【8月更文挑战第6天】随着大数据时代的到来,企业急需高效处理实时数据流。Apache Flink作为一款开源流处理框架,以高性能、可靠性及易用性脱颖而出。Flink能无缝处理有界和无界数据流,支持低延迟实时分析,适用于实时推荐、监控及风控等场景。例如,在实时风控系统中,Flink可即时分析交易行为以检测欺诈。以下示例展示了如何使用Flink实时计算交易总额,通过定义Transaction类和使用DataStream API实现数据流的实时处理和聚合。Flink正以其强大的实时处理能力和高度可扩展性引领实时数据流处理的新时代。
35 0
|
14天前
|
消息中间件 大数据 Kafka
Apache Flink 大揭秘:征服大数据实时流处理的神奇魔法,等你来解锁!
【8月更文挑战第5天】Apache Flink 是一款强大的开源大数据处理框架,专长于实时流处理。本教程通过两个示例引导你入门:一是计算数据流中元素的平均值;二是从 Kafka 中读取数据并实时处理。首先确保已安装配置好 Flink 和 Kafka 环境。第一个 Java 示例展示了如何创建流执行环境,生成数据流,利用 `flatMap` 转换数据,并使用 `keyBy` 和 `sum` 计算平均值。第二个示例则演示了如何设置 Kafka 消费者属性,并从 Kafka 主题读取数据。这两个示例为你提供了使用 Flink 进行实时流处理的基础。随着进一步学习,你将能应对更复杂的实时数据挑战。
34 0
|
22天前
|
SQL 数据处理 Apache
Apache Flink SQL:实时计算的核心引擎
Apache Flink SQL 的一些核心功能,并探讨了其在实时计算领域的应用。随着 Flink 社区的不断发展和完善,Flink SQL 将变得越来越强大,为实时数据分析带来更多的可能性。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多