描述： 该处理器执行SQL语句，返回avro格式数据。处理器使用流式处理，因此支持任意大的结果集。处理器可以使用标准调度方法将此处理器调度为在计时器或cron表达式上运行，也可以由传入的流文件触发。...DECIMAL/NUMBER, DATE, TIME 和TIMESTAMP类型使用Avro Logical Types。...对于大型结果集，这可能导致在处理器执行结束时传输大量流文件。如果设置了此属性，那么当指定数量的流文件准备好传输时，将提交会话，从而将流文件释放到下游关系。注意:片段。...这些来源数据的类型在avro中就无法直接映射类型；这里提供了两种解决方法，第一种是上述类型统一转成字符串类型，具体值不变；另一种是转换成avro Logical Types，但数据值会变动转换。...然后可以使用ConvertJsonToSql（从目标表获取元数据信息）或者写临时表，外部表等等,最后也会有很多方法成功写入到目标库。 ?
这些处理器提供了可从不同系统中提取数据,路由,转换,处理,拆分和聚合数据以及将数据分发到多个系统的功能。如果还不能满足需求，还可以自定义处理器。...一、数据提取GetFile：将文件内容从本地磁盘（或网络连接的磁盘）流式传输到NiFi,然后删除原始文件。...此处理器应将文件从一个位置移动到另一个位置,而不是用于复制数据。GetHDFS：监视HDFS中用户指定的目录。每当新文件进入HDFS时,它将被复制到NiFi并从HDFS中删除。...三、数据出口/发送数据PutFile：将FlowFile的内容写入指定的目录。...PutHDFS : 将FlowFile数据写入Hadoop分布式文件系统HDFS。四、数据库访问ExecuteSQL：执行用户定义的SQL SELECT命令，将结果写入Avro格式的FlowFile。
离线同步MySQL数据到HDFS 案例：使用NiFi将MySQL中数据导入到HDFS中。...通过以上配置好连接mysql如下： 配置其他属性如下： 二、配置“ConvertAvroToJSON”处理器 此处理器是将二进制Avro记录转换为JSON对象，提供了一个从Avro字段到...连接好两个处理器后，可以配置“Connection”为负载均衡方式传递数据： 三、配置“SplitJson”处理器 该处理器使用JsonPath表达式指定需要的Json数组元素，将Json...和core-site.xml文件。...如果想要存入HDFS文件为多行而不是一行，可以将“CovertAvroToJson”处理器属性“JSON container options”设置为none，直接解析Avro文件得到一个个json数据，
对于今天的数据，我们将使用带有 AVRO Schema 的 AVRO 格式数据，以便在 Kafka Topic 中使用，无论谁将使用它。...( ValidateRecord )：对于不太可靠的数据源，我可能想根据我们的模式验证我的数据，否则，我们将收到警告或错误。...PublishKafkaRecord_2_0： 从 JSON 转换为 AVRO，发送到我们的 Kafka 主题，其中包含对正确模式股票的引用及其版本1.0。...所以在这种情况下，CFM NiFi 是我们的生产者，我们将拥有 CFM NiFi 和 CSA Flink SQL 作为 Kafka 消费者。...正如我们所看到的，它是附加 Avro 的Schema，所以我们使用该 Reader 并使用该模式转换为简单的 JSON。
描述 该处理器使用Hive流将流文件数据发送到Apache Hive表。传入的流文件需要是Avro格式，表必须存在于Hive中。有关Hive表的需求(格式、分区等)，请参阅Hive文档。...分区值是根据处理器中指定的分区列的名称，然后从Avro记录中提取的。注意:如果为这个处理器配置了多个并发任务，那么一个线程在任何时候只能写入一个表。写入同一表的其他任务将等待当前任务完成对表的写入。...注意，一些记录可能已经成功处理，它们将被路由到成功关系(作为Avro流文件)。重试、成功和失败关系的组合表明有多少记录成功和/或失败。这可以用来提供重试功能，因为不可能完全回滚。...success 一个包含Avro记录的流文件，在该记录成功传输到Hive后路由到这个关系。 failure 如果无法将Avro记录传输到Hive，则包含路由到此关系的Avro记录的流文件。...系统资源方面的考虑 没有指定。 应用场景 该处理器用于向hive表写 数据，数据要求 是avro格式，要求使用者熟练使用hive。
Schema 指定如何获取用于解释数据的schema信息。...系统资源方面的考虑 无 深入讲解 在NIFI的Controller Service中，有一批以Reader、Writer结尾的读写器。AvroReader顾名思义，就是读取avro格式数据的。...在NIFI的组件里比如ExecuteSQL AvroWriter等等都会设置把schema内置到avro数据里。...你可以直接在Schema Text的value里编辑schema文本，也可以在流文件属性或者变量注册表指定一个叫avro.schema的schema文本。...选择这个配置，流文件内容中会内置使用Schema Registry指定的服务上获取schema所需要的信息，一个byte指明protocol version,紧跟着8个byte指明schema identifier
AvroRecordSetWriter 编辑人(全网同名)：酷酷的诚 邮箱：zhangchengk@foxmail.com 描述 将数据以avro格式输出。...指定将schema信息写到输出流文件的哪个位置 Embed Avro Schema 内置schema，将schema信息写到avro数据里 Set 'schema.name' Attribute 将schema...Schema Name用来指定schema的名称，然后提供给Schema Registry配置的控制服务器使用来获取schema。...Inherit Record Schema 上游流文件数据内置了schema信息 Use 'Schema Text' Property 这个也非常简单，手动指定一个schema。...你可以直接在Schema Text的value里编辑schema文本，也可以在流文件属性或者变量注册表指定一个叫avro.schema的schema文本。
2019-11-30 新增NIFI扩展系列:JOLT 详解,对使用JoltTransformJSON 还有疑惑的同学的解药 由上面翻译过来的英文简易版JOLT教程Json Jolt Tutorial...2019-10-20 更新日志单独做出页面 已有的模板demo.xml文件 由百度云盘下载改为直接使用GitHub 浏览器点击下载 编辑管理员指南文档格式(还未修订) 2019-11-19 修复扩展开发...Base64EncodeContent:对base64和base64之间的内容进行编码或解码 NIFI 源码系列 NIFI 源码系列 新增 理解内容存储库归档 Oracle oracle 12C的新特性...所有更新全部写到这里) Processor更新 AttributesToCSV ：流属性转CSV AttributesToJSON：流属性转JSON ConvertJSONToAvro：将 JSON数据转成...AVRO格式 CryptographicHashAttribute：哈希流属性 DistributeLoad：数据分发 EvaluateJsonPath：提取json内容到流属性 ExecuteGroovyScript
Avro提供了： 丰富的数据结构 可压缩、快速的二进制数据格式 一个用来存储持久化数据的容器文件 远程过程调用 与动态语言的简单集成，代码生成不需要读取或写入数据文件，也不需要使用或实现RPC协议。...代码生成是一种可选的优化，只值得在静态类型语言中实现。 基于以上这些优点，avro在hadoop体系中被广泛使用。除此之外，在hudi、iceberg中也都有用到avro作为元数据信息的存储格式。...对于fixed：使用schema中定义的字节数对实例进行编码。 2、存储格式 在一个标准的avro文件中，同时存储了schema的信息，以及对应的数据内容。...元数据信息 文件的元数据属性，包括schema、数据压缩编码方式等。...通过二进制的方式查看生成的avro文件内容： 另外，对于一个已存在的文件，也可以通过avro-tools工具查看schema内容、数据内容。
Avro是一个数据序列化的系统。Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储或传输的格式。Avro设计之初就用来支持数据密集型应用，适合于远程或本地大规模数据的存储和交换。...这种数据及其模式的自我描述方便了动态脚本语言的使用。当Avro数据存储到文件中时，它的模式也随之存储，这样任何程序都可以对文件进行处理。...如果读取数据时使用的模式与写入数据时使用的模式不同，也很容易解决，因为读取和写入的模式都是已知的。...图中表示的是Avro本地序列化和反序列化的实例，它将用户定义的模式和具体的数据编码成二进制序列存储在对象容器文件中，例如用户定义了包含学号、姓名、院系和电话的学生模式，而Avro对其进行编码后存储在student.db...文件中，其中存储数据的模式放在文件头的元数据中，这样读取的模式即使与写入的模式不同，也可以迅速地读出数据。
【V1与V2简介】 Iceberg在V1的格式中定义了，如何使用不可变类型的文件（Parquet、ORC、AVRO）来管理大型分析型的表，包括元数据文件、属性、数据类型、表的模式，分区信息，以及如何写入与读取...例如删除id=10的数据；而Position Deletes为位置删除，删除指定文件中指定位置的行数据。...其中file_path指定需要待删除的行数据所在的数据文件位置，而pos则指定待删除的行记录的起始位置 2....序号随快照的产生而生成，并写入快照的元数据文件中（snap-xxx.avro）；同时，本次快照所产生的清单文件（xx.avro）会直接继承（使用）快照对应的序号。...而本次快照新创建的数据文件和删除文件，序号表示并记录在清单文件中（实际读取到内存后，会被替换为清单文件的序号）， 而如果是以"exist"的方式出现在清单文件中（清单文件中status的值为0），则为以产生该文件的快照的序号写入到清单文件中
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。...也就是说，当你将数据写入 HDFS 时，Topic 中的数据可以是 Avro 格式，Sink 的 Connector 只需要使用 HDFS 支持的格式即可（不用必须是 Avro 格式）。 2....如果 JSON 数据是作为普通字符串写入的，那么你需要确定数据是否包含嵌套模式。...VUser_9Region_MALE 5.5 如果你的数据是 Avro 格式 你应该使用专为读取和反序列化 Avro 数据而设计的控制台工具。...内部 Converter 在分布式模式下运行时，Kafka Connect 使用 Kafka 来存储有关其操作的元数据，包括 Connector 配置、偏移量等。
这些数据结构针对 CPU 的高效访问和操作进行了优化（通常使用指针） 将「数据写入文件」或通过「网络发送」时，必须将其编码为某种自包含的字节序列（如 JSON）。...Avro 同样使用模式来指定编码数据的结构，它有两种模式语言： 方便人工编辑的 Avro IDL record Person { string userName;...在 Hadoop 中，会使用基于 Avro 编码的包含数百万条记录的大文件，所有记录都使用相同的模式进行编码，该文件会采用特定的格式（对象容器文件）。...如果使用 Avro，我们可以很容易地「根据关系模式生成 Avro 模式」，并使用该模式对数据库内容进行编码，然后将其全部转储到 Avro 对象容器文件中。...文件是「自描述」（self-describing）的，包含了所有必要的元数据。 上述属性（不进行代码生成）与「动态类型数据处理语言」（例如 Apache Pig）结合使用时更加高效。
数据流模型 在进行流数据处理时，必然需要消费上游的数据源，并在处理数据后输出到指定的存储，以待之后的数据分析。站在流数据的角度，无论其对数据的抽象是什么，都可以视为是对消息的生产与消费。...为了支持其他数据源的读取，并将数据存储到指定位置，Storm提供了与诸多外部系统的集成，并针对这些外部系统去定义对应的Spout与Bolt。 ?...Apex Malhar支持的Input/Output Operators包括： 文件系统：支持存储到HDFS、S3，也可以存储到NFS和本地文件系统 关系型数据库：支持Oracle、MySQL、Sqlite...除了可以用Java编写之外，还可以使用JavaScript、Python、R和Ruby。 NiFi NiFi对流模型的主要抽象为Processor，并且提供了非常丰富的数据源与数据目标的支持。 ?...自定义的Processor可以和内建的Processor一样添加到NiFi定义Flow的GUI上，并对其进行配置。
本文将深入探索Apache Flume的技术原理和核心组件，并通过代码实例展示其在实际应用中的使用方法。...Avro Source支持通过Avro协议接收数据，Thrift Source支持通过Thrift协议接收数据，而Spooling Directory Source则监控指定目录下的文件，并将文件内容作为数据源...2.3 Sink（数据目的地） Sink是Flume的数据目的地，它负责将数据从通道中取出并发送到指定的目标系统。...Agent从数据源接收数据，将其转换为Event并传递给通道，然后Sink从通道中获取Event并将其发送到目的地。Event是Flume中的基本数据单元，它包含了原始数据以及相关的元数据。...代码实例： 下面是一个简单的Flume配置文件示例，用于将日志数据从一个Avro Source发送到一个HDFS Sink。
Flume的核心就在于配置文件 5.1 场景1 - 从指定网络端口收集数据输出到控制台 Sources ： netcat Sinks：logger channel：memor 实战 新建example.conf...配置 启动一个agent 使用telnet进行测试验证 5.2 场景2 - 监控一个文件实时采集新增的数据输出到控制台 Exec Source Agent 选型 配置文件 5.3 应用场景3 - 将A...它具有基于流式数据流的简单灵活的架构。 它具有可靠的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有强大的容错性。 它使用简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。...像nc -k -l [host] [port]这样的行为。 换句话说，它打开一个指定的端口并侦听数据。 期望是提供的数据是换行符分隔的文本。 每行文本都转换为Flume事件，并通过连接的通道发送。.../example.conf \ -Dflume.root.logger=INFO,console 现在，代理将开始运行在给定属性文件中配置的源和接收器。
Avro特点： 1.丰富的数据结构 2.一个紧凑的，快速的，二进制的数据格式 3.一个容器文件，来存储持久化数据 4.远程过程调用（RPC） 5.简单的动态语言集成。...6.Avro模式是使用JSON定义的 。这有助于以已经具有JSON库的语言实现。...而采用Avro数据序列化系统可以比较好的解决此问题，因为用Avro序列化后的文件由schema和真实内容组成，schema只是数据的元数据，相当于JSON数据的key信息，schema单独存放在一个JSON...文件中，这样一来，数据的元数据只存了一次，相比JSON数据格式的文件，大大缩小了存储容量。...定义一个user的schema，开发步骤： 1.新建文件夹目录src/main/avro和/src/main/java 2.在avro目录下新建文件 user.avsc : {"namespace"
与动态语言的简单集成。 代码生成不需要读取或写入数据文件，也不需要使用或实现 RPC 协议。 代码生成作为一种可选的优化，只值得为静态类型语言实现。 模式（schema） Avro 依赖于模式。...读取 Avro 数据时，写入时使用的模式始终存在。 这允许在没有每个值开销的情况下写入每个数据，从而使序列化既快速又小。 这也便于使用动态脚本语言，因为数据及其模式是完全自描述的。...当 Avro 数据存储在文件中时，它的模式也随之存储，以便以后任何程序都可以处理文件。 如果读取数据的程序需要不同的模式，这很容易解决，因为两种模式都存在。...这允许我们在不生成代码的情况下执行序列化和反序列化。 让我们回顾与上一节相同的示例，但不使用代码生成：我们将创建一些用户，将它们序列化为磁盘上的数据文件，然后读回文件并反序列化用户对象。...GenericRecord 使用模式来验证我们是否只指定了有效字段。
表的分区数据由Sqoop采集到HDFS生成AVRO文件 /data/dw/ods/one_make/full_imp/ciss4.ciss_base_areas/20210101/part-m-00000...DWD层 设计区别 ODS层：Avro格式分区数据表 DWD层：Orc格式分区数据表 实现区别 ODS层建表：基于avsc文件指定Schema建表 create external table if not...不分全量和增量 所有表的名称都在列表中 问题3：表的注释怎么来？ Oracle元数据中有 问题4：表的字段怎么获取？...Oracle元数据中有 问题5：Oracle中的字段类型如果与Hive中的类型不一致怎么办？...将Oracle中Hive没有类型转换为Hive的类型 小结 掌握DWD层的构建需求 知识点16：DWD层构建：建库实现测试 目标：阅读DWD建库代码及实现测试 路径 step1：代码讲解 step2：代码测试
查看avro文件信息可以直接执行如下命令，可以将avro中的数据转换成对应的json数据。...查询Iceberg表数据时，首先获取最新的metadata信息，这里先获取到“00000-*ec504.metadata.json”元数据信息，解析当前元数据文件可以拿到当前表的快照id:“949358624197301886...2、查询某个快照的数据Apache Iceberg支持查询历史上任何时刻的快照，在查询时需要指定snapshot-id属性即可，这个只能通过Spark/Flink来查询实现，例如在Spark中查询某个快照数据如下...（以查询快照id为“6155408340798912701”的数据为例）： 通过上图可以看出，实际上读取历史快照数据和读取最新数据不同之处就是找到的snapshot-id不同而已，原理都是一样。...在 Iceberg 内部实现中，它会将 as-of-timestamp 指定的时间和 snapshot-log 数组里面每个元素的 timestamp-ms 进行比较，找出最后一个满足 timestamp-ms
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