Hudi系列12:Flink 与 Hudi类型映射

最新推荐文章于 2024-08-13 13:10:00 发布
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#flink #大数据

在使用Flink创建Hudi表时，需注意时间字段的类型，Flink中的int和long对应Hudi的特定类型。特别是处理时间相关数据时，这种对应关系尤为重要，因为时间戳在大数据处理中扮演关键角色。对于MOR表的log，其Avro结构也应与这些类型匹配。

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如下是Flink SQL Type对应Hudi Type以及Avro(MOR表的log)对应的关系。

在Flink中创建hudi表的时候需要注意，特别是时间相关的居然对应的关系是 int和long。
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Flink SQL操作Hudi并同步Hive使用总结
主要分享大数据相关的知识，如Spark、Hudi
11-01 7561
记录总结自己第一次如何使用Flink SQL读写Hudi并同步Hive，以及遇到的问题及解决过程。关于Flink SQL客户端如何使用可以参考：Flink SQL 客户端查询Hive配置及问题解决Flink 1.14.3 Hudi 0.12.0/0.12.1本文采用Flink yarn-session模式，不会的可以参考之前的文章。下载地址：https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/hudi/hudi-flink1.14-bundle/0.12.1/hudi-fli
FlinkSQL对应的数据类型
someInNeed的博客
02-21 1892
DECIMAL、DECIMAL(p)、DECIMAL(p, s)、DEC、DEC(p)、DEC(p, s)、NUMERIC、NUMERIC(p)、NUMERIC(p, s)：固定长度和精度的数值类型，就和 Java 中的 BigDecima一样，p 代表数值位数(长度)，取值范围 [1, 38];BIGINT：-9,223,372,036,854,775,808 to 9,223,372,036,854,775,807 的 8 字节大小的有符号整数，就和 Java 中的 long 一样。
30分钟掌握沧湖一体化：flink+hudi
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05-03 1132
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【数据湖Hudi-8-Hudi集成Flink-入门】
weixin_38136584的博客
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数据湖Hudi-8-Hudi集成Flink-入门
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2401_85954670的博客
08-13 1351
之所以数据先入 Kafka 而不是直接入 Hudi，是为了实现多个实时任务复用 MySQL 过来的数据，避免多个任务通过 Flink CDC 接 MySQL 表以及 Binlog，对 MySQL 库的性能造成影响。再者，如果把大量的历史数据再一次推到 Kafka，走实时计算的链路来修正历史数据，可能会影响当天的实时作业。从架构图上，可以看到有一步数据修正 (重跑历史数据) 的动作，之所以有这一步是考虑到：有可能存在由于口径调整或者前一天的实时任务计算结果错误，导致重跑历史数据的情况。
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lisacumt的专栏
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ghfgjfg679的博客
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05-29 915
通过 CDC 进入到 Kafka 的数据除了落一份到离线数据仓库的 ODS 层之外，会同时按照实时数据仓库的链路，从 ODS->DWD->DWS->OLAP 数据库，最后供报表等数据服务使用。从架构图上，可以看到有一步数据修正 (重跑历史数据) 的动作，之所以有这一步是考虑到：有可能存在由于口径调整或者前一天的实时任务计算结果错误，导致重跑历史数据的情况。–它以时间轴的形式维护了在数据集上执行的所有操作的元数据，该时间轴允许将数据集的即时视图存储在基本路径的元数据目录下。时间轴上的操作类型包括。
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大黄_sama
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xleesf
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