Flink SQL Hudi 实战

最新推荐文章于 2025-03-04 16:24:51 发布
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分类专栏： Flink 大数据 文章标签： flink sql 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hyunbar/article/details/126043457
版权

图片

1、概述

官网：https://hudi.apache.org

gitee：https://gitee.com/apache/Hudi

1.1 架构

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1.2 特点

  • Upserts, Deletes with fast, pluggable indexing.

  • Incremental queries, Record level change streams

  • Transactions, Rollbacks, Concurrency Control.

  • SQL Read/Writes from Spark, Presto, Trino, Hive & more

  • Automatic file sizing, data clustering, compactions, cleaning.

  • Streaming ingestion, Built-in CDC sources & tools.

  • Built-in metadata tracking for scalable storage access.

  • Backwards compatible schema evolution and enforcement

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flink实战--flinkSQL写入hudi的四种方式
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hudi官方提供了下面四种方式写入hudi，可以根据不通的业务需求选择合适的方式。
Hudi Flink Sql
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Maven <properties> <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target> <encoding>UTF-8</encoding> <scala.version>2.11.8</scala.version>
【Hudi-SQL DDL创建表语法】
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•以SQL方式创建一个hudi表的外表，与spark-shell or deltastreamer方式创建的hudi外表相同。Hudi当前不支持使用char、varchar、tinyint、smallint类型，建议使用string或int类型。CREATE TABLE命令通过指定带有表属性的字段列表来创建Hudi Table。表2 CREATE TABLE Options描述。•创建非分区表-- 创建一个cow内部表。表1 CREATE TABLE参数描述。– 创建一个mor外部表。
FlinkSQL 写入 Hudi
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hudi支持flink 写入的方式有CDC Ingestion, Bulk Insert, Index Bootstrap, Changelog Mode and Append Mode。
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深入解读 Flink SQL 1.13
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flink实战--flinkSQL读写hudi
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简介 Apache Hudi 是目前最流行的数据湖解决方案之一，Data Lake Analytics集成了 Hudi 服务高效的数据 MERGE（UPDATE/DELETE）场景，Apache Flink 作为目前最流行的流计算框架，在流式计算场景有天然的优势，当前，Flink 社区也在积极拥抱 Hudi 社区，发挥自身 streaming 写/读的优势，同时也对 batch 的读写做了支持。 Hudi on Flink写入方式 首先，Hudi 提供了一个在...
流式数据湖平台实战 | 在FlinkSQL中集成和使用Hudi
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2.插入数据本文介绍在Flink 中集成和使用Hudi。介绍Flink如何将Streaming引入Hudi。在Hudi上使用Flink，并学习Flink读写Hudi的不同模式：Flink SQL客户端写入：Flink SQL客户端写入（读取）Hudi。配置：对于全局配置，通过$FLINK_HOME/conf/FLINK-conf.yaml进行设置。对于每个作业配置，通过表选项进行设置。
30分钟掌握沧湖一体化：flink+hudi（干货，建议收藏）_flink hudi sink
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04-28 658
最近遍览了各种网络安全类的文章，内容参差不齐，其中不伐有大佬倾力教学，也有各种不良机构浑水摸鱼，在收到几条私信，发现大家对一套完整的系统的网络安全从学习路线到学习资料，甚至是工具有着不小的需求。最后，我将这部分内容融会贯通成了一套282G的网络安全资料包，所有类目条理清晰，知识点层层递进，需要的小伙伴可以点击下方小卡片领取哦！当然，当你入门之后，仅仅是视频教程已经不能满足你的需求了，你肯定需要学习各种工具的使用以及大量的实战项目，这里也分享一份。将创建的mysql表，插入到hudi里。
Hudi系列9:Flink SQL操作hudi表
只是甲的博客
01-31 1405
Flink SQL操作Hudi表 Flink Hudi集成
使用Flink SQL实时入湖Hudi/Hive
光于前裕于后的博客
05-07 1894
Hudi是一个流式数据湖平台，使用Hudi可以直接打通数据库与数据仓库，Hudi可以连通大数据平台，支持对数据的增删改查。Hudi支持同步数据入库，提供了事务保证、索引优化，是打造实时数仓、实时湖仓一体的新一代技术。下面以我实际工作中遇到的问题，聊下湖仓一体的好处，如有不对，敬请指正。
【大数据开发】FlinkSQL实战
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参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1450865 score.txt文件 17-18,詹姆斯-哈登,72,72,35.4,8.8,1.8,0.7,30.4 16-17,拉塞尔-威斯布鲁克,81,81,34.6,10.4,1.6,0.4,31.6 15-16,斯蒂芬-库里,79,79,34.2,6.7,2.1,0.2,30.1 14-15,拉塞尔-威斯布鲁克,67,67,34.4,8.6,2.1,0.2,28.1 13-14,凯文-杜兰特,81,.
flink sql 实战实例 及延伸问题：聚合/数据倾斜/DAU/Hive流批一体 等
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02-21 1696
核心问题在于成本过高。甚至可以使用 10 分钟级别的分区策略，使用 Flink 的 Hive streaming source 和 Hive streaming sink ，可以大大提高 Hive 数仓的实时性到准实时分钟级，在实时化的同时，也支持针对 Table 全量的 Ad-hoc 查询，提高灵活性。默认的算法是取当前算子并行度的 1.5 倍和 2 的 7 次方比较，取两者之间的最大值，然后用上面的结果和 2 的 15 次方比较，取其中的最小值为默认的最大并行度，非常不建议自动生成，建议用户自己设置。
Flink SQL 实战：从基础开发到 Kafka 与 MySQL 交互
天冬忘忧的博客
12-05 2098
在大数据处理领域，Apache Flink 凭借其强大的流批一体处理能力备受青睐，而 Flink SQL 更是为开发者提供了高效便捷的数据处理方式，能以类 SQL 的语法轻松应对复杂的数据场景。今天，就让我们深入探究 Flink SQL 的开发步骤、核心概念以及常见的使用案例，包括与 Kafka 和 MySQL 的联动操作。
Flink SQL Kafka写入Hudi详解
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Flink读写Hudi案列详解
Hudi Flink SQL代码示例及本地调试
主要分享大数据相关的知识，如Spark、Hudi
05-30 1225
之前在Flink Hudi DataStream API代码示例中总结了Hudi Flink DataStream API的代码及本地调试，并且在文中提到其实大家用Table API更多一些，但是我感觉Table API调试源码可能会比较难一点，因为可能会涉及到SQL解析，不清楚Table API的入口在哪里。但是在我总结的上篇文章Flink用户自定义连接器（Table API Connectors）学习总结。
Flink实战（七十九）：flink-sql使用（七）流式SQL应用(实时使用)
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 　随着Flink 1.10的发布，对SQL的支持也非常强大。Flink 还提供了 MySql, Hive，ES, Kafka等连接器Connector，所以使用起来非常方便。 　　接下来咱们针对构建流式SQL应用文章的梗概如下： 　　1. 搭建流式SQL应用所需要的环境准备。 　　2. 构建一个按每小时进行统计购买量的应用。 　　3. 构建每天以10分钟的粒度进行统计应用。 　　4
Flink SQL 入门和实战
小梁
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文章目录一.Flink SQL 背景二、Flink SQL Hello_world三、Flink SQL 的语法和算子3.1 Flink SQL 的语法3.1 常用算子3.1.1 滚动窗口语法3.1.2滑动窗口3.1.3 Session Window 一.Flink SQL 背景 Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。 自 2015 年开始，阿里巴巴开始调研开源流计算引擎，最终决定基于 Flink 打造新一代计算
hudi数据湖教程
最新发布
04-02
<think>好的，用户想查找关于Apache Hudi数据湖的使用教程。首先，我需要整理现有的引用资料，看看有没有相关的资源。引用[1]提到了Hudi的实战操作，包括与Spark和Flink的整合，这可能是一个有用的教程。引用[2]则直接提到了尚硅谷的数据湖Hudi视频教程，并且提供了B站和网盘链接，这应该是用户需要的主要资源。引用[3]讨论了Hudi的编译过程，虽然不是直接的使用教程，但可能对用户的环境搭建有帮助。 接下来，我需要将这些信息结构化，确保符合用户的要求。用户需要教程，所以应该优先推荐视频教程，比如引用[2]中的尚硅谷课程，同时补充实战操作指南和编译安装的步骤。此外，用户可能还需要了解Hudi的基本概念和应用场景，所以应该分步骤介绍，包括概述、环境准备、核心操作和进阶内容。 要注意使用中文回答，并且按照系统级指令中的格式要求，数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能用不到数学公式，所以可能需要忽略这部分。不过需要检查是否有变量或技术术语需要特别标注，比如Hudi的版本号或组件名称。 另外，用户要求生成相关问题，需要根据回答内容提出三个相关的问题，例如关于环境配置、核心功能对比或与Flink整合的问题。同时，引用标识要自然地添加在引用的段落末尾，比如尚硅谷的教程在引用[2]，实战操作在引用[1]等。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，涵盖用户可能需要的各个方面，从入门教程到实战操作，再到进阶学习资源。需要验证提供的链接是否有效，但用户给出的链接可能需要用户自行访问，所以只需按引用标注即可。</think>关于Apache Hudi数据湖的使用教程，以下是分步骤的详细指南和相关资源推荐： ### 一、基础环境准备 1. **源码编译（必选步骤）** Hudi需要根据具体环境（如Spark/Flink版本）进行定制化编译。从GitHub下载源码后执行： ```bash mvn clean package -DskipTests -Dscala-2.12 -Dspark3 ``` 编译参数需匹配本地环境（如Scala 2.12与Spark 3.x）[^3]。 2. **依赖组件安装** - Hadoop集群（HDFS/YARN） - Spark或Flink计算引擎 - 对象存储（如AWS S3/Azure Data Lake） ### 二、核心操作实战 1. **数据写入与更新** 使用Spark写入Hudi表，示例代码： ```scala val hudiOptions = Map( "hoodie.table.name" -> "hudi_table", "hoodie.datasource.write.operation" -> "upsert", "hoodie.datasource.write.recordkey.field" -> "id" ) df.write.format("hudi").options(hudiOptions).mode("overwrite").save("/hudi/output") ``` 支持`upsert`/`insert`/`bulk_insert`模式[^1]。 2. **Flink CDC实时同步** 通过Flink SQL实现MySQL到Hudi的实时同步： ```sql CREATE TABLE hudi_sink( id INT PRIMARY KEY, name STRING ) WITH ( 'connector' = 'hudi', 'path' = 'hdfs:///hudi/flink_cdc' ); ``` ### 三、教程资源推荐 1. **视频教程（新手首选）** - 尚硅谷《大数据新风口：Hudi数据湖》B站教程（含环境配置+实战案例）[^2] - 内容涵盖：Hudi架构、COW/MOR表类型对比、时间旅行查询 2. **文档资料** - 官方文档：https://hudi.apache.org/docs/next/quick-start-guide - 进阶特性：增量查询（`hoodie.read.incr`）、Clustering优化 3. **场景化案例** - 实时数仓构建：结合Kafka+Flink+Hudi实现分钟级延迟 - 数据湖分析：使用Presto/Trino查询Hudi表
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