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From "hiliuxg" <736742...@qq.com>
Subject 回复: Flink实时数仓落Hive一般用哪种方式好?
Date Tue, 10 Dec 2019 03:14:51 GMT
https://github.com/hiliuxg/flink-orc-sink 这个项目能写hdfs orc,并保证exectly once




------------------&nbsp;原始邮件&nbsp;------------------
发件人: "jingwen jingwen"<jingwen.ywb@gmail.com&gt;; 
发送时间: 2019年12月10日(星期二) 中午11:12
收件人: "user-zh"<user-zh@flink.apache.org&gt;; 
主题: Re: Flink实时数仓落Hive一般用哪种方式好?



hbase具备很好的支持随机,实时读取/写入的性能支持,同流计算引擎结合是一个比较好的选择
实时计算直接hdfs,会存在很多性能问题

陈帅 <casel.chen@gmail.com&gt; 于2019年12月10日周二 上午8:21写道:

&gt; 1. 相比Parquet,目前StreamingFileSink支持ORC的难点在哪里呢?
&gt; 2. BulkWriter是不是攒微批写文件的?
&gt;
&gt; JingsongLee <lzljs3620320@aliyun.com.invalid&gt; 于2019年12月9日周一
下午3:24写道:
&gt;
&gt; &gt; Hi 帅,
&gt; &gt; - 目前可以通过改写StreamingFileSink的方式来支持Parquet。
&gt; &gt; (但是目前StreamingFileSink支持ORC比较难)
&gt; &gt; - BulkWriter和批处理没有关系,它只是StreamingFileSink的一种概念。
&gt; &gt; - 如果sync hive分区,这需要自定义了,目前StreamingFileSink没有现成的。
&gt; &gt;
&gt; &gt; 在1.11中,Table层会持续深入这方面的处理,实时数仓落hive,在后续会一一解决数据倾斜、分区可见性等问题。[1]
&gt; &gt;
&gt; &gt; [1] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-14249
&gt; &gt;
&gt; &gt; Best,
&gt; &gt; Jingsong Lee
&gt; &gt;
&gt; &gt;
&gt; &gt; ------------------------------------------------------------------
&gt; &gt; From:陈帅 <casel.chen@gmail.com&gt;
&gt; &gt; Send Time:2019年12月8日(星期日) 10:04
&gt; &gt; To:user-zh@flink.apache.org <user-zh@flink.apache.org&gt;
&gt; &gt; Subject:Flink实时数仓落Hive一般用哪种方式好?
&gt; &gt;
&gt; &gt; 有人说直接写到HBase,再在Hive关联Hbase表
&gt; &gt; 但是我想直接写文件到HDFS,再通过Hive外表加载,不过有几个问题不明白:
&gt; &gt;
&gt; &gt; 1. 如果用行式格式实时写没有问题,StreamingFileSink也支持,但是如果我想用列式格式(如Parquet或ORC)
&gt; &gt; 写的话,目前来看没有现成的Streaming
&gt; &gt; Writer,官方提供的都是
&gt; &gt; BulkWriter,只支持批处理方式。是不是不建议用列式格式进行流式写?如果能的话需要自己定义StreamingWriter吗?对于
&gt; &gt; 业务上的Update和Delete操作 数据一般是如何sync进Hive的?
&gt; &gt;
&gt; &gt; 2. 写入HDFS文件后,要怎么让Hive自动发现新加的分区?能在Flink
ETL程序中一并完成吗?
&gt; &gt;
&gt;
Mime
  • Unnamed multipart/alternative (inline, 8-Bit, 0 bytes)
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