iceberg flink upsert 流式数据入湖

最新推荐文章于 2024-07-08 15:28:28 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。

-- 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'<

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Apache Iceberg：解决Spark中的UPSERT问题

m0_62153576的博客

04-08

274

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。

flink写数据到iceberg

weixin_42354436的博客

07-10

666

flink写数据到iceberg

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第二章 Flink集成Iceberg的集成方式及基本SQL使用

qq_27924553的博客

02-06

2655

Flink集成Iceberg的集成方式及基本SQL使用

初识 Apache Iceberg 及自动化 Iceberg 表维护（小文件治理）

weixin_39750695的博客

07-05

2477

Apache Iceberg 架构迁徙及自动化小文件治理方案

Spark内容分享(二十五)：Spark读写Iceberg在腾讯的实践和优化

之乎者也·的博客

01-03

2608

ZOrder可以认为是sort的变种，在Spark中，单列的sort对文件的过滤是比较友好的，但如果sort by多列的话，会首先对column0做sort，然后column0相同的时候再做column1的sort，所以如果过滤的where条件是column1或者column2的时候文件过滤效果就不是很好。于是我们就做了一个列的生命周期管理，就是在query的时候会把查询了哪些列报告给数据治理服务，数据治理服务会做一个统计，用户可以设置对应的列被查询多少次才认为它是有价值的。这是一个数据治理服务的总览。

Flink集成Iceberg简介

Swordfall的博客

03-17

5795

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

2078

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

1137

hivesql 执行iceberg建表语句。

基于Delta Lake的Upserts数据湖方案

Allenzyg的博客

10-18

598

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。

Flink + Iceberg打造流批一体的数据湖架构

03-10

6604

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

3231

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)

Flink系列之：Upsert Kafka SQL 连接器

zhengzaifeidelushang的博客

12-20

3228

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。

实时数仓|以upsert的方式读写Kafka数据——以Flink1.12为例

jmx_bigdata的博客

01-13

6534

在某些场景中，比如GROUP BY聚合之后的结果，需要去更新之前的结果值。这个时候，需要将 Kafka 消息记录的 key 当成主键处理，用来确定一条数据是应该作为插入、删除还是更新记录来处理。在Flink1.11中，可以通过 flink-cdc-connectors 项目提供的 **changelog-json format **来实现该功能。关于该功能的使用，见之前的分享Flink1.11中的CDC Connectors操作实践。在Flink1.12版本中，新增了一个 upsert connecto

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

2045

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

8465

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

hellozhxy的博客

08-11

695

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

zhengzaifeidelushang的博客

06-30

2834

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

大数据时代，数据湖技术Apache Iceberg的前世今生

xuye0606的博客

03-21

540

一种技术，从出现到广泛的使用，有着他与生俱来的天性，同样有后天物竞天择适者生存的妥协。当下，数据湖技术天下三分，各有侧重，但它来自哪里，要去往何处，优势在哪里，需要补强的又是什么？

Excel实用小技巧

qq_36521848的博客

09-13

4079

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 ...

Flink如何通过Iceberg表格式实现实时数据与Hive历史数据的ACID合并？