之前笔者在介绍 Flink 1.11 Hive Streaming 新特性时提到过，Flink SQL 的 FileSystem Connector 为了与 Flink-Hive 集成的大环境适配，做了很多改进...PartitionCommitTrigger 在最新的 Flink SQL 中，FileSystem Connector 原生支持数据分区，并且写入时采用标准 Hive 分区格式，如下所示。...如果 trigger 是 process-time，则以分区创建时的系统时间戳为准，经过此时延后提交；如果 trigger 是 partition-time，则以分区创建时本身携带的事件时间戳为准，当水印时间戳经过此时延后提交...*一系列参数来指定抽取分区时间的规则（PartitionTimeExtractor），官方文档说得很清楚，不再赘述。 在源码中，PartitionCommitTrigger 的类图如下。 ?...注意到该类中维护了两对必要的信息： pendingPartitions/pendingPartitionsState：等待提交的分区以及对应的状态； watermarks/watermarksState：<检查点 ID, 水印时间戳
之前笔者在介绍 Flink 1.11 Hive Streaming 新特性时提到过，Flink SQL 的 FileSystem Connector 为了与 Flink-Hive 集成的大环境适配，做了很多改进...PartitionCommitTrigger 在最新的 Flink SQL 中，FileSystem Connector 原生支持数据分区，并且写入时采用标准 Hive 分区格式，如下所示。...如果 trigger 是 process-time，则以分区创建时的系统时间戳为准，经过此时延后提交；如果 trigger 是 partition-time，则以分区创建时本身携带的事件时间戳为准，当水印时间戳经过此时延后提交...*一系列参数来指定抽取分区时间的规则（PartitionTimeExtractor），官方文档说得很清楚，不再赘述。 在源码中，PartitionCommitTrigger 的类图如下。...注意到该类中维护了两对必要的信息： pendingPartitions/pendingPartitionsState：等待提交的分区以及对应的状态； watermarks/watermarksState：<检查点 ID, 水印时间戳
Hive/Impala生成的低版本Parquet文件还能继续在CDP7中使用吗。...本文主要描述将CDH5中的Parquet文件传输到CDP7环境中，使用CDP7中的Hive，Impala，Spark确认能否继续访问这些文件。...测试环境 1.集群环境：CDH5.16.2/CDP7.1.1 2.系统环境：Redhat7.6 验证步骤 2.1在CDH5中生成Parquet1.5文件 2.1.1集群版本验证 查看集群Hadoop版本...2.1.3使用CDH5中的Spark SQL读取Parquet表 在客户端访问spark-shell，并输入查询语句。...2.3.3 在CDP7中使用Spark SQL读取Parquet1.5的表 spark-shellspark.sql("SELECT * FROM test1.hive_data_parquet").show
二、环境要求 软件 版本 CDH 6.2.0 Hadoop 3.0.0-cdh6.2.0 Hive 2.1.1-cdh6.2.0 Hudi 0.11.1 Flink 1.13.6 Flink CDC 2.2.1...依赖如下： # hive依赖包 antlr-runtime-3.5.2.jar hive-exec-2.1.1-cdh6.2.0.jar libfb303-0.9.3.jar flink-sql-connector-hive...source 端 scan.startup.mode 全量或增量读取 source 端 parallelism 1 source 端 database-name 数据库名称 source 端 table-name...*,在使用的过程中需要注意的是，sink是必须要写的，'*' 星号代表的是所有sink端的参数，比如原生 Flink Sink建表语句的连接器写"connector",在 Dinky 整库同步语法中必须是..., 'sink.table.prefix.schema'='true' ) 创建并提交作业 查看 HDFS 目录及 Hive 表 创建 StarRocks Hudi 外部表 在创建外部表之前
通过 hdfs dfs -ls 发现 hdfs上目标文件已经存在了，且通过时间信息可以发现该文件是几天前创建的，跟当前sql作业的执行没有关系： hdfs-destination-path 问题原因...这其实是因为该分区表在 HIVE 中的元数据与 HDFS 中的数据不一致。...通过 show create table 和 show partitions 可以发现，在HIVE元数据中该分区表只有一个分区，但HDFS上存在该表其它分区对应的目录和文件： show create...table show partitions 所以问题的根本原因是：该分区表在 HIVE中的元数据与HDFS上实际的数据不一致，当执行 insert overwrite 操作时，hive 通过存储在 metastore...HIVE 中的元数据与 HDFS 上实际的数据不一致的原因有很多，常见的有： 使用了 HIVE 外表，由于外表的特性，在HIVE 中删除外表或外表的某些分区时, HDFS上对应的目录和文件仍会存在，此时就会造成不一致
时间戳。...MySQL将时间戳实现为逻辑时间戳，是一个全局单调递增的计数器，所以每个事务在prepare时获取一个计数值，这个计数值被称作该事务的commit-parent，每个事务在commit时将这个全局计数器加...为了简单地描述这个时间段，lock-interval的起始点被定义为事务中最后一个DML语句prepare的时间戳，终止点被定义为事务在引擎层commit前的时间戳。...终止时间戳(绝对值)；注意，上面提到起始时间戳是事务中最后一条DML语句prepare时的时间戳，在代码实现中，为了方便，事务中每条DML语句prepare时都会更新last_committed，所以最后一条...中，对于暂时不能确定能否下发到worker的事务，如刚读取到BEGIN或Gtid_log_event，将它们加入到Relay_log_info.curr_group_da中； 读取后续的日志event，
可以在以下网站中下载avro-tools对应的jar包，下载之后上传到node5节点上：https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.avro/avro-tools...[root@node5 ~]# java -jar /software/avro-tools-1.8.1.jar tojson snap-*-wqer.avro二、在Hive中创建Iceberg表并插入数据在...Hive中创建Iceberg格式表，并插入如下数据：#在Hive中创建iceberg格式表create table test_iceberg_tbl1(id int ,name string,age int...3、根据时间戳查看某个快照的数据Apache iceberg还支持通过as-of-timestamp参数执行时间戳来读取某个快照的数据，同样也是通过Spark/Flink来读取，Spark读取代码如下：...spark.read.option("as-of-timestamp","时间戳").format("iceberg").load("path")实际上通过时间戳找到对应数据文件的原理与通过snapshot-id
Hive 3中与db.table引用和DROP CASCADE相关的一些语法更改可能需要对应用程序进行更改。 转换时间戳 将数字转换为时间戳的应用程序的结果从Hive 2到Hive 3有所不同。...运行以下查询将数字转换为PDT中的时间戳： > SELECT CAST(1597217764557 AS TIMESTAMP); | 2020-08-12 00:36:04 | 升级到CDP之后 将数字类型值转换为时间戳会产生反映...运行以下查询将数字强制转换为UTC中的时间戳。...创建表 为了提高可用性和功能，Hive 3在建表上做了重大变更。...如果您具有在Hive中创建表的ETL管道，则这些表将被创建为ACID。Hive现在严格控制访问并定期在表上执行压缩。从Spark和其他客户端访问托管Hive表的方式发生了变化。
2.1.1 Master Server Master Server管理数据的加载和可用性：它负责启动新的加载作业，并协调下述“Data Server”上数据的可用性。...在远程模式下，Overlord和MiddleManager在单独的进程中运行，可以在不同的服务器上运行它们。如果打算将indexing服务用作整个Druid集群的索引服务，则建议使用此模式。 ...在基本设置中，将为每个时间间隔创建一个分段文件，其中该时间间隔可在granularitySpec的segmentGranularity参数中配置。...在Apache Druid中，一般有三种基本列的类型：时间戳列、维度列和指标列，如图所示： ? 时间戳和指标列，都是由LZ4压缩的整数或浮点值的数组。...Hive与Druid的集成相当于在Druid上放置了一个SQL层。在Druid从Hive企业数据仓库（EDW）提取数据之后，可以使用Druid的交互式和亚秒级查询功能来加速对EDW中历史数据的查询。
这样在查找数据因为key是排序的，可以先快速定位到相应的子index，然后IndexEntry中的MinTime和MaxTime来定位到具体的DabaBlock,每个DabaBlock中的Values也是带时间戳存储的...tsm中的index部分，获取到最小key,最大key,这里的key = series key + field // 当前tsm中最小时间戳和最大时间戳 m.index = NewIndirectIndex...Offset这个数组，剔除其中被标记为4个255的位置 d.offsets = bytesutil.Pack(d.offsets, 4, 255) d.mu.Unlock() } 删除某些key在指定的时间戳范围内的...{ d.Delete(keys) return } // 指定的时间戳范围和indirectIndex的时间戳范围没交集，那就没什么可删的 min...// 当前key的时间戳范围是给定的需要删除的时间戳范围的子集，那全部都需要删除 if minTime = max { fullKeys
日期转换 1.可读日期转换为unix时间戳 在pandas中，我找到的方法是先将datetime64[ns]转换为字符串，再调用time模块来实现，代码如下： ?...中可以使用时间戳转换函数进行这项操作，其中MySQL得到的是小数形式，需要进行一下类型转换，Hive不需要。...select *, unix_timestamp(ts) from t_order limit 20; 2.unix时间戳转换为可读日期 这一操作为上一小节的逆向操作。...： 在pandas中，借助unix时间戳转换并不方便，我们可以使用datetime模块的格式化函数来实现，如下所示。...Hive中的时间转换，我在之前总结Hive函数的文章的最后一部分中已经有过梳理，例子比此处更加具体，欢迎翻阅：常用Hive函数的学习和总结 ?
type SnowFlake struct {epoch int64 // 起始时间戳timestamp int64 // 当前时间戳，毫秒centerId int64 // 数据中心机房IDworkerId...int64 // 机器IDsequence int64 // 毫秒内序列号timestampBits int64 // 时间戳占用位数centerIdBits int64 // 数据中心id...所占位数workerIdBits int64 // 机器id所占位数sequenceBits int64 // 序列所占的位数lastTimestamp int64 // 上一次生成ID的时间戳...timestampShift int64 // 时间戳左移偏移量maxTimeStamp int64 // 最大支持的时间lock sync.Mutex // 锁}初始化Snowflake由于 -1...{ // 如果当前时间小于上一次 ID 生成的时间戳，说明发生时钟回拨return 0, errors.New(fmt.Sprintf("Clock moved backwards
上一篇我们已经简单的介绍了Flume，那么这一篇文章博主继续为大家介绍如何实时读取本地/目录文件到HDFS上。 此部分所需要的文档，博主已经打包上传到百度云。...实时读取本地文件到HDFS 1.1需求： 实时监控Hive日志，并上传到HDFS中 1.2 需求分析 ? 1.3 实现步骤 1....由于Hive日志在Linux系统中所以读取文件的类型选择：exec即execute执行的意思。表示执行Linux命令来读取文件。 2.....hdfs.roundUnit = hour #是否使用本地时间戳 a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true #积攒多少个Event才flush到HDFS一次...在HDFS上查看文件 1. 查看内容 ? 2. 因为设置了没1分钟生成一个文件，一个小时生成一个文件夹，所以在到时间的时候会自动生成 ? 二.
以调度工具DolphinScheduler为例，可以在该工具上可视化地配置工作流，并为该工作流配置例行化任务。...方案二：通过HDFS文件写入数据 通过直接写入HDFS文件的方式快速落盘到Hive表中，该实现方案主要分为两步。 解析用户上传的文件，读取文件内容并在当前机器中写入到Parquet格式的文件中。...{ "userId": 100, // 用户ID "photoId": 200, // 分享的视频ID "shareTime": 1656406377465 // 分享毫秒时间戳 } 通过Flink实时消费...可以借助分享时间戳计算当前的日期，根据不同日期构建不同的Redis Key前缀，比如dt:20220626和dt:20220627。...；用户的活跃时间反馈用户可以上网的时间分布，已婚用户在时间分布上可能有一定的特点；用户的年龄段如果是中老年则已婚概率较大。
业务方更新数据时未更新时间戳，导致通过时间戳字段增量抽取时数据缺失。 业务方对表字段的更新新增无法及时感知，导致字段不全需要回溯数据。...此种方案实现方式简单，但是不符合数仓的实现机制，主要原因有： HBase表虽然是Hadoop生态体系的NoSQL数据库，但是其作为业务方的数据库，直接通过hive映射表读取，就类比于直接读取业务方Mysql...2.2.2 方案二 根据业务表中的时间戳字段，抓取增量数据。...由于HBase表更新数据时，不像MySQL一样，能自动更新时间戳，会导致业务方没有及时更新时间戳，那么在增量抽取数据的时候，会造成数据缺失的情况。 所以此种方案存在一定的风险。...比如一个rowkey有name，age两个字段，在指定时间范围内只更新了age字段，那么在scan的时候，只能查询出age字段，而无法查询出name字段，所以要再get一次。
所有数据都是虚构，代码均在本地的Hive环境上都通过测试。本文代码较多，需要各位看官耐心学习，可以收藏备查，欢迎补充和讨论。...(string date[, string format]) 返回值: bigint 说明: 转换 pattern 格式的日期到 UNIX 时间戳。...:mm:ss转换为时间戳 hive> select unix_timestamp(d5) from date_data; 1551580704 1552962724 hive> select unix_timestamp...(d5, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') from date_data; 1551580704 1552962724 #yyyyMMdd HH:mm:ss转换为时间戳 hive> select...'yyyyMMdd') from date_data; 20190305 20190315 我们经常会在业务中遇到13位的时间戳，10位的时间戳是精确到秒的，13位则是精确到毫秒的。
BIGINT, -- 品类id `action` STRING, -- 用户行为 `province` INT, -- 用户所在的省份 `ts` BIGINT -- 用户行为发生的时间戳...批处理的方式与Hive的本身查询类似，即只在提交查询的时刻查询一次Hive表。流处理的方式将会持续地监控Hive表，并且会增量地提取新的数据。默认情况下，Flink是以批处理的方式读取Hive表。...如果使用default，则需要通过参数partition.time-extractor.timestamp-pattern配置时间戳提取的正则表达式。...Temporal Join最新分区 对于一张随着时间变化的Hive分区表，Flink可以读取该表的数据作为一个无界流。...我们在使用Hive维表的时候，既可以在创建Hive表时指定具体的参数，也可以使用SQL Hint的方式动态指定参数。
存储类型–处理数据的存储方式 写时复制 纯列式 创建新版本的文件 读时合并 近实时 视图–处理数据的读取方式 读取优化视图-输入格式仅选择压缩的列式文件 parquet文件查询性能 500 GB的延迟时间约为...30分钟 导入现有的Hive表 近实时视图 混合、格式化数据 约1-5分钟的延迟 提供近实时表 增量视图 数据集的变更 启用增量拉取 Hudi存储层由三个不同的部分组成 元数据–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 提交（commit），一次提交表示将一批记录原子写入数据集中的过程。单调递增的时间戳，提交表示写操作的开始。...添加一个新的标志字段至从HoodieRecordPayload元数据读取的HoodieRecord中，以表明在写入过程中是否需要复制旧记录。
上问提到了时间、时区，还有一个概念为两个时间之间的差值，比如小熊每次可以坚持1个小时（锻炼），1个小时这种时间形容词就是时间间隔。 这就是三种时间处理的类型。...type Duration int64 时区 我们在使用time.Time类型一般都是Local时间，也就是本地时间，现在就是中国时间。...时间解析的使用场景 前后端传输json数据的时候，或者数据库存储读取的时候。前后端建议使用时间戳传输，不要使用时间字符串可以大大省心。数据库如果使用orm的框架，一般是会自动处理时间存储。...我们约定好用时间戳传递，总是有一些比较轴的同事一定要用字符串传输，你有没有这样的同事？如果非要使用字符串传输，在传递json的时候就需要反复的做解析相当的不友善。...前后端建议使用时间戳传输，不要使用时间字符串可以大大省心，如果非要使用字符串传输，在传递json的时候就需要反复的做解析相当的不友善，但也不是不能做。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
