文章目录一.hivesynctool工具介绍二.问题排查三.实操参考:一.hivesynctool工具介绍使用DataSourcewriter或HoodieDeltaStreamer写入数据支持将表的最新模式同步到Hivemetastore，这样查询就可以获得新的列和分区。在这种情况下，最好从命令行或在一个独立的jvm中运行，Hudi提供了一个HiveSyncTool，一旦你构建了Hudi-hive模块，就可以如下所示调用它。以下是我们如何同步上述DatasourceWriter写入的表到Hivemetastore。语法:cdhudi-hive./run_sync_tool.sh--jdbc-
前言数据湖是目前比较热的一个概念，许多企业都在构建或者计划构建自己的数据湖。数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析–从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。从数据仓库看数据湖引用一下AWS数据仓库和数据湖官方对比。数据仓库是一个优化后的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用系统的关系型数据。事先定义好数据结构和Schema，以便提供快速的SQL查询。原始数据经过一些列的ETL转换，为用户提供可信任的“单一数据结果”。数据湖有所不同，因为它不但存储来自业务
前言数据湖是目前比较热的一个概念，许多企业都在构建或者计划构建自己的数据湖。数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析–从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。从数据仓库看数据湖引用一下AWS数据仓库和数据湖官方对比。数据仓库是一个优化后的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用系统的关系型数据。事先定义好数据结构和Schema，以便提供快速的SQL查询。原始数据经过一些列的ETL转换，为用户提供可信任的“单一数据结果”。数据湖有所不同，因为它不但存储来自业务
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站：https://www.captainai.net/dongkelun前言Hudi除了支持Spark、Fink写Hudi外，还支持Java客户端。本文总结HudiJavaClient如何使用，主要为代码示例，可以实现读取Hive表写Hudi表。当然也支持读取其他数据源，比如mysql，实现读取mysql的历史数据和增量数据写Hudi。版本Hudi0.12.0功能支持支持insert/upsert/delete，暂不支持bulkInsert目前仅支持COW表支持完整的写Hudi操作，包括rollba
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前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站：https://www.captainai.net/dongkelun前言上篇文章FlinkSQL操作Hudi并同步Hive使用总结总结了如何使用FlinkSQL读写Hudi并同步Hive，介绍了创建表的各种方式，但是每一种方式都不太完美。本文介绍一种比较完美的方式，通过HudiHMSCatalog读写Hudi并同步Hive表，这里的HudiHMSCatalog实际上就是通过上篇文章最后提到的HoodieHiveCatalog实现的，PR：[HUDI-4098]SupportHMSforflink
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目录0.相关文章链接1.编译环境准备2.上传Hudi源码包并修改pom文件3. 修改源码兼容hadoop34. 手动安装Kafka依赖5. 解决spark模块依赖冲突5.1.修改hudi-spark-bundle的pom文件5.2. 修改hudi-utilities-bundle的pom文件6.编译并进入Hudi客户端7.Hudi集成Spark的环境准备7.1. Hudi支持的Spark版本7.2.集成Spark8.Hudi集成Flink的环境准备8.1.Hudi支持的Flink版本8.2.集成Flink9.Hudi集成Hive9.1. 拷贝编译好的jar包9.2. 配置完后重启hive0.相
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前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站：https://www.captainai.net/dongkelun前言由于项目上主要用Hive查询Hudi，所以之前总结过一篇:Hive增量查询Hudi表。最近可能会有SparkSQL增量查询Hudi表的需求，并且我发现目前用纯SparkSQL的形式还不能直接增量查询Hudi表，于是进行学习总结一下。编程方式（DF+SQL）先看一下官方文档上SparkSQL增量查询的方式，地址：https://hudi.apache.org/cn/docs/quick-start-guide#incremen
