但这里需要注意的是由于Flink和Hudi集成，是以SQL方式先创建表，再执行Insert语句写入到该表中的，如果需要同步的表有上百之多，封装一个自动化的逻辑能够减轻我们的工作，你会发现SQL方式写入Hudi...3.1 环境信息 EMR 6.6.0 Hudi 0.10.0 Spark 3.2.0 Flink 1.14.2 Presto 0.267 MySQL 5.7.34 3.2 创建源表 在MySQL.../spark-checkpoint/emr-hudi-cdc-005/ \ -g s3://xxxxx/emr-hudi-cdc-005/ \ -r jdbc:hive2://localhost:10000..., eg. jdbc:hive2://localhost:10000 -n, --syncJDBCUsername hive server2...如果EMR集群启动时就选择了Glue Metastore,该文件中/etc/hive/conf/hive-site.xml 已经配置了AWSGlueDataCatalogHiveClientFactory
对 EMR 底层存储支持 HDFS COS 安装 Hudi 进入 EMR 购买页，选择【产品版本】为 EMR-V2.2.0，选择【可选组件】为【hudi 0.5.1】。...hudi 组件依赖 hive 和 spark 组件， 如果选择安装 hudi 组件，EMR 将自动安装 hive 和 spark 组件。...使用示例 可参考 hudi 官网示例： 登录 master 节点，切换为 hadoop 用户。 加载 spark 配置。...bin/run_sync_tool.sh --jdbc-url jdbc:hive2://[hiveserver2_ip:hiveserver2_port] --user hadoop --pass...--disable-compaction bin/run_sync_tool.sh --jdbc-url jdbc:hive2://[hiveserver2_ip:hiveserver2_port
实践要点 3.1 Debezium 增量Binlog同步配置 Kafka connect 关键配置信息 bootstrap.servers=localhost:9092 # unique name for...用来将Hudi的meta data 同步至Hive 进行查询，同时 PrestoDB / Trino 可以直接通过配置Hive的catalog信息实现Hudi表的秒级查询。...jdbc:hive2:\/\xxxx:10000 --user hive --pass hive --partitioned-by partition --partition-value-extractor...sh run_sync_tool.sh --jdbc-url jdbc:hive2:\/\/xxxx10000 --user hive --pass hive --partitioned-by partition.../emrfs/lib/:/usr/share/aws/emr/emrfs/auxlib/:{GLUE_JARS} • 找不到libfb修改 java -cp HUDI_HIVE_UBER_JAR:{HADOOP_HIVE_JARS
JDBC方式连接Hive进行元数据操作，这时需要配置HiveServer2。...-- 配置代理访问用户，如果不配置下列信息 hive的jdbc连接会报错 --> hadoop.proxyuser.root.hosts...connect jdbc:hive2://node1:10000 root Enter password for jdbc:hive2://node1:10000: **** #可以输入任意密码,没有验证...0: jdbc:hive2://node1:10000> show tables; 二、代码层面集成Hudi与Hive 我们可以通过SparkSQL将数据保存到Hudi中同时也映射到Hive表中。...url .option(DataSourceWriteOptions.HIVE_URL_OPT_KEY,"jdbc:hive2://node1:10000") //指定Hive 对应的库名
连接同步 .option(DataSourceWriteOptions.HIVE_URL_OPT_KEY, "jdbc:hive2://localhost:10000") //...", "jdbc:hive2://hj:10000", "--partition-value-extractor", "org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor...连接同步 .option(DataSourceWriteOptions.HIVE_URL_OPT_KEY, "jdbc:hive2://localhost:10000") //...:hive2://localhost:10000/hj_repl", prop) val stmt = conn.createStatement val rs = stmt.executeQuery...:hive2://localhost:10000/hj_repl", prop) val stmt = conn.createStatement val rs = stmt.executeQuery
，虽然配置一个 Broker 节点的连接地址就可以，但还是建议配置多个。...如果配置了多个，还可以重试连接。...所以，EMR 的扩缩，在于核心节点与任务节点的扩缩，可以根据 YARN 上 Application 的个数、CPU 的利用率等指标配置扩缩策略。...创建 EMR 集群 log_uri="s3://*****/emr/log/" key_name="****" jdbc="jdbc:mysql:\/\/*****.ap-southeast-1.rds.amazonaws.com.../run_sync_tool.sh --jdbc-url jdbc:hive2:\/\/*****:10000 --user hadop --pass hadoop -- partitioned-by
-2.3.8 4.1.metastore 4.2hiveserver2 导入工具kafkacat 数据导入：cat batch_1.json | kafkacat -b localhost:9092...-t stock_ticks -P topic查看：kafkacat -L -b localhost:9092 -t stock_tick 元数据查看：kafkacat -b localhost:9092.../Users/wangkai/apps/install/hudi/hudi-utilities-bundle_2.11-0.9.0-SNAPSHOT.jar \ --table-type COPY_ON_WRITE.../run_sync_tool.sh \ --jdbc-url "jdbc:hive2://localhost:10000" \ --user "xxxx" \ --pass "xxxx" \ --partitioned-by.../run_sync_tool.sh \ --jdbc-url "jdbc:hive2://localhost:10000" \ --user "xxx" \ --pass "xxx" \ --partitioned-by
hoodie.deltastreamer.source.kafka.topic=t_business_topic group.id=t_business_group bootstrap.servers=localhost.../hudi-spark-bundle_2.11-0.5.2-SNAPSHOT.jar \ --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false '在进行快照视图查询的时候需要添加此配置...:hive2://incubator-t3-infra04:10000 -n t3cx -p t3cx \ --hiveconf hive.stats.autogather=false \...、set hive.input.format=org.apache.hudi.hadoop.hive.HoodieCombineHiveInputFormat 最好显示设置，否则有可能在某种情况下无法加载到...:hive2://incubator-t3-infra04:10000 -n t3cx -p t3cx \ --hiveconf hive.stats.autogather=false \
连接同步 .option(DataSourceWriteOptions.HIVE_URL_OPT_KEY, "jdbc:hive2://localhost:10000") //...", "jdbc:hive2://hj:10000", "--partition-value-extractor", "org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor...:hive2://localhost:10000/hj_repl", prop) val stmt = conn.createStatement // 这里设置增量视图参数 stmt.execute...Create Table 使用如下SQL创建表 create table test_hudi_table ( id int, name string, price double, ts...创建Hudi表后查看创建的Hudi表 show create table test_hudi_table 4.
connect jdbc:hive2://localhost:10000/default Connecting to jdbc:hive2://localhost:10000/default Enter...username for jdbc:hive2://localhost:10000/default: root Enter password for jdbc:hive2://localhost:10000...1.2.1000.2.4.3.0-227) Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ 0: jdbc:hive2://localhost:10000...:hive2://localhost:10000/default> 默认用户名、密码不验证，可以随便输入。...connect jdbc:hive2://192.168.1.158:10000/default Connecting to jdbc:hive2://192.168.1.158:10000/default
创建桶并上传程序和依赖包 首先，在S3上创建一个供本示例使用的桶，取名glue-hudi-integration-example。...如果不进行此项配置，我们一定会遇到这样一个错误： Cannot create hive connection jdbc:hive2://localhost:10000/ 这是因为：Hudi的Hive Sync...默认是通过JDBC连接HiveServer2执行建表操作的，而jdbc:hive2://localhost:10000/是Hudi配置的默认Hive JDBC连接字符串（这个字符串当然是可修改的，对应配置项为...那为什么在禁用JDBC方式连接Hive Metastore之后，就可以同步了呢？...Cannot create hive connection jdbc:hive2://localhost:10000/ 该问题在3.3节已经提及，须在Hudi中禁用Hive JDBC，请参考前文。
说明 本文描述问题及解决方法同样适用于 弹性 MapReduce（EMR）。 背景 Hive的迁移涉及两个技术点： 1. 仅迁移元数据，可参考网易云提出的思路； 2....迁移方案二： 在部分有安全控制的集群环境下，hive连接被禁用了。这时候需要使用beeline连接hive并进行数据迁移,下面给大家介绍下如何使用beeline来进行数据迁移 1....使用beeline进行导出脚本的生成 beeline -u jdbc:hive2://hadoop01:10000 -e "use export_db;show tables;"| awk '{printf...执行导出脚本 sed -i '1i use export_db;' ~/export.hql beeline -u jdbc:hive2://hadoop01:10000 -n hdfs -f ~/export.hql...导入数据 beeline -u jdbc:hive2://hadoop02:10000 -n hdfs -e "create database import_db;" beeline -u jdbc:hive2
connect jdbc:hive2://localhost:10000 Enter username for jdbc:hive2://localhost:10000: hive Enter password...:10000> [hk5rspumc9.jpeg] 注意：标红部分为输入的hive用户，输入的hive用户并未真正的校验 2.创建一个admin角色 0: jdbc:hive2://localhost...INFO : OK No rows affected (0.162 seconds) 0: jdbc:hive2://localhost:10000> [ita9fykq43.jpeg] 4.2创建...test表 ---- 使用beeline登录hive用户，创建一个test表，并插入测试数据 0: jdbc:hive2://localhost:10000> create table test (s1...connect jdbc:hive2://localhost:10000 scan complete in 2ms Connecting to jdbc:hive2://localhost:10000
0: jdbc:hive2://localhost:10000/> [c5gjo335ar.jpeg] 2.创建admin角色 0: jdbc:hive2://localhost:10000/> create...角色授权给hive用户组 0: jdbc:hive2://localhost:10000> grant role admin to group hive; ......INFO : OK No rows affected (0.162 seconds) 0: jdbc:hive2://localhost:10000> [e2afn3cmra.jpeg] 以上操作创建了一个...HiveServer2，创建test表，并插入测试数据 0: jdbc:hive2://localhost:10000> create tabletest (s1 string, s2 string)...INFO : OK No rows affected (20.123 seconds) 0: jdbc:hive2://localhost:10000> [o4gz1mi2ph.jpeg] 4.3创建测试角色并将角色授权给用户组
mysql binlog 数据 采集后将binlog 数据采集到kafka中, 按照库名创建topic, 并按照表名将数据写入topic 固定分区 spark 消费数据将数据生成DF 将DF数据写入hudi...使用网易开源的kyuubi kyuubi架构图： 支持HiveServer2 Thrift API协议，可以通过beeline 连接 hive: beeline -u jdbc:hive2://ip:...10000 -n userName -p kyuubi: beeline -u jdbc:hive2://ip:8333 -n userName -p hudi 元数据使用hive metastore...spark来识别加载hudi表 实现hudi表与hive表关联查询 kyuubi 支持SparkContext的动态缓存，让用户不需要每次查询都动态创建SparkContext。...作为一个应用在yarn 上一直运行，终止beeline 连接后，应用仍在运行，下次登录，使用SQL可以直接查询 总结 本文主要针对hudi进行调研, 设计MySQL CDC 近实时同步至数仓中方案, 写入主要利用
', 'table.type' = 'MERGE_ON_READ', 'path' = 'hdfs://localhost:9000/hudi/hudi_users2_m_has_s...compaction.tasks' = '1', 'hive_sync.mode' = 'hms', 'hive_sync.metastore.uris' = 'thrift://localhost...test', 'hive_sync.username'='wangkai', 'hive_sync.password'='wangkai', 'hive_sync.jdbc_url...'='jdbc:hive2://localhost:10000' ); 出现的异常信息如下： 2021-10-13 21:50:52,085 INFO org.apache.hudi.sink.StreamWriteOperatorCoordinator...ccde8503b1e7f0f717a7c7968616d418 of job a35f0b45de2b2299e51b9fddf507959f at container_1634093221135_0010_01_000002 @ localhost
connect jdbc:hive2://localhost:10000/;principal=hive/ip-172-31-22-86.ap-southeast-1.compute.internal@...CLOUDERA.COM scan complete in 2ms ... 0: jdbc:hive2://localhost:10000/> SELECT parse_date('2017-9-12...:hive2://localhost:10000/> 0: jdbc:hive2://localhost:10000/> 0: jdbc:hive2://localhost:10000/> 0:...jdbc:hive2://localhost:10000/> create temporary function parse_date as 'com.peach.date.DateUtils'; .....INFO : OK No rows affected (0.154 seconds) 0: jdbc:hive2://localhost:10000/> SELECT parse_date('2017
，然后使用如下命令连接Hive： [root@hadoop01 ~]# beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n root Connecting to jdbc...seconds) 0: jdbc:hive2://localhost:10000> 如果创建表时报如下错误： Error: Error while processing statement: FAILED...在Hive中查看已创建的表： 0: jdbc:hive2://localhost:10000> show tables; +-----------------+ | tab_name |.../localhost:10000> 此时使用select语句可以看到该表内有两行数据了： 0: jdbc:hive2://localhost:10000> select * from hive_wordcount...:hive2://localhost:10000> 在Hive中使用SQL实现词频统计（WordCount）的例子： 0: jdbc:hive2://localhost:10000> select word
2.创建测试库及外部表 ---- 使用hive用户登录Kerberos，并通过beeline登录HiveServer2 创建fayson数据库 0: jdbc:hive2://localhost:10000...:hive2://localhost:10000/> [2gbe9hkk3c.jpeg] 2.在fayson库下创建外部表student_hive，建表语句如下 create external table...0: jdbc:hive2://localhost:10000/> select * from student_hive; ......:hive2://localhost:10000/> 3.创建角色并授权 ---- 创建faysonall角色并授权给fayson用户组 授权fayson用户组拥有fayson库所有权限 create...0: jdbc:hive2://localhost:10000/> select * from student_hive; ...
@hadoop01 ~]$ beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n hive ... 0: jdbc:hive2://localhost:10000> select...:hive2://localhost:10000> 但是如果执行其他操作则会报错提示不支持该操作： 0: jdbc:hive2://localhost:10000> delete from test...： [root@hadoop01 ~]# beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n root ... 0: jdbc:hive2://localhost:10000...:hive2://localhost:10000> 测试授权操作： 0: jdbc:hive2://localhost:10000> use hive_test; No rows affected (...:hive2://localhost:10000>
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