增量analyticdb flink hudi

### 什么是Flink Apache Flink 是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。 分布式：表示flink程序可以运行在很多台机器上， 高性能：表示Flink处理性能比较高 高可用：表示flink支持程序的自动重启机制。 准确的：表示flink可以保证处理数据的准确性。 Fl ......

一、背景 ck因为有合并文件操作，适合批量写入。如单条插入则速度太慢 二、Flink写入ck优化 改为分批插入，代码如下 DataStream<Row> stream = ... stream.addSink(JdbcSink.sink( "INSERT INTO mytable (col1, co ......

我们一般碰到的压力来自以下几个方面： 一，产生数据流的速度如果过快，而下游的算子消费不过来的话，会产生背压问题。背压的监控可以使用Flink Web UI(localhost:8081)来可视化监控，一旦报警就能知道。一般情况下背压问题的产生可能是由于sink这个操作符没有优化好，做一下优化就可以了 ......

一，Flink是真正的流处理，延迟在毫秒级，Spark Streaming是微批，延迟在秒级。 二，Flink可以处理事件时间，而Spark Streaming只能处理机器时间，无法保证时间语义的正确性。 三，Flink的检查点算法比Spark Streaming更加灵活，性能更高。Spark St ......

一、背景 对于clickhouse有过使用经验的开发者应该知道，ck的写入，最优应该是批量的写入。但是对于流式场景来说，每批写入的数据量都是不可控制的，如kafka，每批拉取的消息数量是不定的，flink对于每条数据流的输出，写入ck的效率会十分缓慢，所以写了一个demo，去批量入库。生产环境使用还 ......

下载Flink：访问Flink的官方网站（https://flink.apache.org/），在下载页面找到适合你操作系统的预编译二进制包。选择与你的操作系统和版本相对应的下载链接，点击下载。 解压二进制包：下载完成后，将二进制包解压到你想要安装Flink的目录中。你可以使用命令行工具（如tar命 ......

https://flink.apache.org/zh/ Flink（Apache Flink）是一个开源的流处理和批处理框架，旨在处理大规模的数据流和批处理任务。它提供了高效、可扩展和容错的数据处理能力，适用于各种数据处理场景。 以下是Flink的一些关键概念： 流（Stream）：Flink以数 ......

Linux中国 ​ 已认证帐号 16 人赞同了该文章 快照snapshot是 Btrfs 的一个有趣的功能。快照是一个子卷的副本。子卷中已添加/修改的文件和已删除的文件仍然存在于快照中。这是一种方便的备份方式。 来源：https://linux.cn/article-12653-1.html 作者： ......

FLink1.6版本，基于Yarn集群示例： 1、启动示例： ../bin/flink run -t yarn-per-job -Dyarn.application.queue="default" -c org.apache.flink.base.basedoit._23_State_Operato ......

SparkSQL 建 Hudi 表语句： ```sql CREATE TABLE t71 ( ds BIGINT, ut STRING, pk BIGINT, f0 BIGINT, f1 BIGINT, f2 BIGINT, f3 BIGINT, f4 BIGINT ) USING hudi PAR ......

MySQL篇（三）MySQL数据实时增量迁移方案 原创 键客小盒子 架构至美 2023-03-31 09:24 发表于北京 收录于合集#mysql4个 【摘要】MySQL数据实时增量迁移方案。 大家好，我是小盒子。上次推文：MySQL篇（二）MySQL数据迁移、热备份及冷还原。通过实践详细阐述了My ......

本文介绍了Flink 1.16的 HistoryServer 集成Yarn进行日志查看的方案，详细分析了Jobmanager和TaskManager的日志链接转换的方法。仅供参考。 ......

checkpoint是一个数据库事件，它将已修改的数据从高速缓存刷新到磁盘，并更新控制文件和数据文件，此时会有大量的I/O写操作。 在PostgreSQL中，检查点(后台)进程执行检查点;当发生下列情况之一时，其进程将启动： 检查点间隔时间由checkpoint_timeout设置(默认间隔为300 ......

### 官方参考 [Table & Query Types](https://hudi.apache.org/cn/docs/next/table_types) ### 查询类型 * **快照查询（Snapshot Queries）** 查询最新的数据。 * **增量查询（Incremental Q ......

设置 Payload 为 OverwriteNonDefaultsWithLatestAvroPayload： ```sql set `hoodie.datasource.write.payload.class`=`org.apache.hudi.common.model.OverwriteNonD ......

从NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/mapred/MRVersion到 Flink On Yarn 的Classpath的传递过程分析。ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.mapred.MRVersion ......

内容 几种BA的形式 同时优化相机和三维点 优化相机 只优化三维点 单目相机 增量运动恢复结构（Incremental SFM） 运动恢复结构的几个问题 几种BA的形式 数学模型 n个三维点和m个相机，一些三维点在相机上的投影点。i表示三维点的索引，j表示相机的索引。 u 表示观测点， u^ 表示理 ......

hudi好文档-hudi-resources https://github.com/leesf/hudi-resources【Hudi】数据湖（三）：Hudi概念术语https://blog.csdn.net/u013522009/article/details/125243952【Hudi】数据湖 ......

第1章 Flink简介 1.1 初识Flink 1) Flink项目的理念是：“Apache Flink是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架”。 2) Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界(nc lk 9999)和有界数据(一个文档)流进 ......

一、摘要 如果想使用Flink，Flink的Watermark是很难绕过去的概念。本文帮大家梳理Watermark概念 二、Watermark疑问 1、Flink应用的常见需求是什么 如公司运营一个官网，想统计下过去一分钟有多少用户访问官网。一分钟可以理解为Flink的窗口，在这一分钟统计有多少用户 ......

在大数据处理中，[实时数据分析](https://www.dtstack.com/dtengine/easylake?src=szsm)是一个重要的需求。随着数据量的不断增长，对于实时分析的挑战也在不断加大，传统的批处理方式已经不能满足[实时数据处理](https://www.dtstack.com ......

利用Leangoo领歌（www.leangoo.com）敏捷工具做的示例。Sprint Backlog是当前Sprint需要完成的产品Backlog条目，以及为了实现这些条目拆解出的任务。这些条目是从产品Backlog中挑选出的优先级最高的条目。 ​ ......

## 1.背景 想要对自己的各种数据（非结构化）进行统一管理，突然想到数据湖，看看是否符合我的需求。 ## 2.Hudi简介 #### 2.1 hudi的特性 ``` mutability support for all data lake workoads Quickly update & del ......

Apache Hudi 社区一直在快速发展，各公司正在寻找方法来利用其强大的功能来有效地摄取和管理大规模数据集。 每周社区都会收到一些常见问题，最常见的问题与 Hudi 如何执行更新插入有关，以确保以低延迟访问最新数据。 # 选择合适的存储表类型 快速更新插入的主要考虑因素之一是选择正确的存储表类型 ......

场景： 使用flink读取一张hudi表，将数据写入到另外一张hudi表。 错误栈： java.lang.NumberFormatException: For input string: "test_table" at java.lang.NumberFormatException.forInput ......

建表后并不会产生 ro 和 rt 两个表： spark-sql> create table hudi_mor_tbl ( > id int, > name string, > price double, > ts bigint > ) using hudi > tblproperties ( > t ......

Hudi 的索引是 hoodiekey 到文件组（File Group）或者文件 ID（File ID）的映射，hoodiekey 由 recordkey 和 partitionpath 两部分组成。 定义在文件 HoodieIndex.java 中。 分一下几种： |类型|说明| |:-|:-| ......

hudi的bucket.index相关配置的源码文件为 HoodieIndexConfig.java 。 通用配置 |配置项名|默认值|说明|引入版本| |:-|:-|:-|:-| |hoodie.index.type|无默认值|索引类型，可取值：HBASE、INMEMORY、BLOOM、GLOBA ......

从不同资料，可看到四个让人迷惑的 precombine.field 配置项： precombine.field write.precombine.field hoodie.table.precombine.field hoodie.datasource.write.precombine.field ......

Keyed state是指在Flink中与一个特定key相关联的状态。在Flink中，数据被分区并按key分组。当数据流被分区和分组后，每个key都有一个对应的状态，这就是Keyed state。它可以用于计算窗口、聚合操作和连续查询等。Keyed state通常用于在流处理中跟踪关键得分、计数或其 ......