iceberg flink upsert 流式数据入湖

最新推荐文章于 2025-04-08 02:59:17 发布
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#flink #大数据 #big data

本文介绍了如何使用Flinkv2创建一个名为`sample_uniq_test01`的Hive表，详细列出了表的结构和分区信息，包括主键、格式版本、元数据管理等配置。同时，展示了插入数据到表中的操作，强调了主键在分区上的重要性。后续可以将Flinkkafka表接入此流程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

-- flink v2

CREATE TABLE `sample_uniq_test01` (

  `id` BIGINT NOT NULL,

  `data` VARCHAR(2147483647),

  PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED

) PARTITIONED BY (`id`)

WITH (

  'format-version'='2',

  'catalog-database' = 'test001',

  'write.upsert.enabled' = 'true',

  'write.metadata.delete-after-commit.enabled' = 'true',

  'warehouse' = 'hdfs://nameservice2/user/hive/warehouse/',

  'uri' = 'thrift://10.8.49.114:9083,thrift://10.8.49.115:9083',

  'write.metadata.previous-versions-max' = '2',

  'catalog-table' = 'sample_uniq_test01',

  'catalog-type' = 'hive',

  'write.distribution-mode' = 'hash'

);

// 一定要有主键，且为主键在分区上，才可以的

insert into sample_uniq_test01 values (1,'1');

后面可以接入 flink kafka 表即可

【大数据入门核心技术-Iceberg】（八）Iceberg与Flink基本Shell操作
10-18 232
1）上传hive connector到flink的lib中2）启动hive metastore服务3）创建hive catalog重启flink集群，重新进入sql-client>uri: Hive metastore的thrift uri。(必选)>clients:Hive metastore客户端池大小，默认为2。(可选)>warehouse: 数仓目录。
Flink集成Iceberg简介
Swordfall的博客
03-17 5686
1. 概述 Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to Presto and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL table. 官方的定义，iceberg是一种表...
Iceberg从入门到精通系列之十三：Flink DataStream 往Iceberg表写入数据，实现append、upsert、overwrite
zhengzaifeidelushang的博客
07-02 1931
Iceberg从入门到精通系列之十三：Flink DataStream 往Iceberg表写入数据，实现append、upsert、overwrite
iceberg upsert 主键问题 建表语句参考
weixin_44236758的博客
07-08 807
hivesql 执行iceberg建表语句。
flink写数据到iceberg
weixin_42354436的博客
07-10 599
flink写数据到iceberg
基于Delta Lake的Upserts数据湖方案
Allenzyg的博客
10-18 400
想要实现某条记录的变更，就需要读取对应的文件并进行重写，效率极低，而且容易引起数据不一致和冲突。一方面读取找到的文件的全部内容，与待更新的表进行full outer join，并按照规则更新字段，存储到delta的数据目录，并标记为新增；传统方案需要读取所有的数据，把新的事件追加到会话中，重新写入。，change data capture 变更数据捕获：移动端和web端基于传统数据库实现低延迟的微服务，困难是各个数据库的数据如何统一分析，因此数据分析师需要构建各种ETL把数据汇总到统一的数据湖中。
数据湖之 Flink Spark 集成 iceberg
weixin_50213935的博客
07-08 1592
数据湖之 Flink Spark 集成 iceberg一、iceberg优点二、安装部署三、iceberg集成flink四、hive查询iceberg表五、spark集成iceberg表 一、iceberg优点 提供ACID事物，上游数据写入即可见，提供了 upsert、merge into 能力 支持计算引擎有 Spark、Flink、Presto 以及 Hive 支持 Parquet、Avro 以及 ORC 等存储格式 增量读取处理能力：支持通过流式方式读取增量数据，支持 Structed Strea
Iceberg新一代数据湖技术实践.pdf
10-16
Iceberg新一代数据湖技术实践 Iceberg是新一代数据湖技术实践的重要组件，它解决了数据湖技术中的多种挑战，提供了高性能、灵活的数据存储和分析解决方案。 数据湖技术的定义和特点： 数据湖技术是一种集中、...
探究flink-stream如何增量的读取iceberg table
Cmainlove的专栏
11-11 4009
从iceberg的官方文档上可以看到如下介绍： 实例程序中设置了startSnapshotId，介绍说可以从指定的快照版本号开始读取增量的数据。那么笔者的问题来了： flink-stream如何增量的读取iceberg table？ flink本身肯定没有增量读取iceberg的能力，这是提供框架层的方法，在源码iceberg/flink/src/main/java/org/apache/iceberg/flink/source/中找到了StreamingReaderOperator.java类，继承了f
基于Flink+Iceberg构建可落地的企业级实时数据湖教程
02-29
### 基于Flink+Iceberg构建可落地的企业级实时数据湖教程 #### 一、教程概述 本教程旨在帮助读者深入理解如何利用Apache Flink与Apache Iceberg技术组合来构建高效、可靠且可扩展的实时数据湖解决方案。通过实践...
Flink + Iceberg打造流批一体的数据湖架构
.
03-10 6206
对于数据湖架构来说，数据文件在HDFS的分布组织是由写入任务决定的，而对于分布式数仓来说，数据一般是通过JDBC写入，数据的存储组织方式是由数仓本身决定的，所以数仓可以按照对于查询更加友好的方式组织数据的存储，比如对数据文件定期compact到合适的大小或者对数据进行合理排序和分组，对于大规模的数据来说，数据的优化组织可以大大提高查询的效率。在这里需要做一个概念上的澄清：数据湖关注的是对原始数据高效、灵活的处理，DWD 及其他数仓分层是充分设计的数据模型，它并不符合我们对数据湖的定义和需求。
Flink系列Table API和SQL之：动态表、持续查询、将流转换成动态表、更新查询、追加查询、将动态表转换为流、更新插入流(Upsert)
zhengzaifeidelushang的博客
12-31 3114
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Flink系列之：Upsert Kafka SQL 连接器
zhengzaifeidelushang的博客
12-20 2957
更准确地说，数据记录中的 value 被解释为同一 key 的最后一个 value 的 UPDATE，如果有这个 key（如果不存在相应的 key，则该更新被视为 INSERT）。总之，这段代码的作用是通过Kafka连接器创建两个表，并将"pageviews"表中的数据计算出每个地区的pv和uv，并插入到"pageviews_per_region"表中。这段代码是用来创建两个表，一个是"pageviews_per_region"，另一个是"pageviews"，并定义了它们的结构和连接器。
实践数据湖iceberg 第三十七课 kakfa写入iceberg的 icberg表的 enfource ,not enfource测试
spark_dev的博客
07-22 1997
测试 iceberg读取kafka的数据，能否根据kafka上的id，入湖时，自动更新iceberg的数据，对这个场景进行测试 测试结果：不能
数据湖08：Apache Iceberg原理和功能介绍
渡江客涂鸦板
07-23 7809
Iceberg是一种开放的数据湖表格式。可以简单理解为是基于计算层（Flink , Spark）和存储层（ORC，Parqurt，Avro）的一个中间层，用Flink或者Spark将数据写入Iceberg，然后再通过其他方式来读取这个表，比如Spark，Flink，Presto等。...............
Flink 如何实时分析 Iceberg 数据湖的 CDC 数据
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08-11 651
常见的 CDC 分析方案 为何选择 Flink + Iceberg 如何实时写入读取 未来规划 一、常见的 CDC 分析方案 我们先看一下今天的 topic 需要设计的是什么？输入是一个 CDC 或者 upsert 的数据，输出是 Database 或者是用于大数据 OLAP 分析的存储。 我们常见的输入主要有两种数据，第一种数据是数据库的 CDC 数据，不断的产生 changeLog；另一种场景是流计算产生的 upsert 数据，在最新的 Flink 1.12 版本已经支持了 upsert 数据
Iceberg从入门到精通系列之十：flink sql往Iceberg表插入数据，Batch模式和Streaming模式查询数据
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Apache Iceberg：解决Spark中的UPSERT问题
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m0_62153576的博客
04-08 137
通过上述步骤，我们可以利用Apache Iceberg在Spark中实现数据的UPSERT操作。Iceberg不仅解决了数据更新和插入的问题，还提供了更好的数据管理和查询性能。无论是数据仓库还是大数据分析平台，使用Iceberg都可以大大简化ETL工作流中的数据维护任务。
Excel实用小技巧
qq_36521848的博客
09-13 4045
excel数据查找VLOOKUP =VLOOKUP(D1,A:A,1,FALSE) 要去查找的数据，在哪里查找，查找后的数据返回那一列（序号），精准匹配（false）/模糊匹配(true) 查找D1在AB两列中对应的B值 数据筛选：选中数据-->ctrl+shift+L 数据去重=选中数据--数据--高级--选择不重复的记录--确定 ...
使用Flink和Iceberg构建实时数据湖实践
"基于Flink+Iceberg构建企业级实时数据湖(1).pdf" 这份资料讨论了如何利用Apache Flink和Iceberg技术来搭建企业级的实时数据湖解决方案。Apache Flink是一个强大的流处理框架，而Iceberg则是一种分布式数据存储系统...
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