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实时计算Flink > 独享模式 > Batch(试用) > 创建结果表 —— 创建CSV结果表

本页目录 创建CSV结果表 WITH参数 创建CSV结果表 Flink可以将CSV格式文件作为目标表输出。示例如下。 create table csv_source( id varchar, name varchar ) with ( type ='csv', path = 'hdfs://hdfsroot/csvpath/test.csv', ... ); WITH参数 通用配置: 参数 注释说明 备注 path 文件路径 文件路径可以是oss/hdfs fieldDelim 列分隔符 默认为’,’,支持Java风格字符串转义 lineDelim 行分隔符 默认为’\n’,支持Java风格字符串转义 override 是否覆盖同名文件 默认为true 本文转自实时计算—— 创建CSV结果表

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实时计算Flink > 独享模式 > Batch(试用) > 创建源表 —— 创建HDFS源表

本页目录 创建 HDFS 源表 什么是HDFS 读HDFS某个路径下所有CSV文件 读取HDFS某个目录下所有ORC文件示例 WITH参数 创建 HDFS 源表 什么是HDFS HDFS是Hadoop的分布式文件系统。HDFS可以作为Blink Batch的源表和结果表。HDFS上可以存储各种文件类型,目前Blink支持对CSV/Parquet/ORC文件格式的解析。以CSV为例,说明hdfs source用法 DDL定义 create table hdfs_source( name varchar, age BIGINT, birthday BIGINT ) with ( type='csv', path='hdfs://root/stest/test.csv', lineDelimiter='\n', fieldDelimiter='|' ); 读HDFS某个路径下所有CSV文件 大部分情况下,HDFS上的文件都是以表的形式保存的,表下面还有分区,例如: $hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/xxx/table1/ Found 989 items drwxrwxrwx - serving supergroup 0 2017-03-09 15:44 /user/hive/warehouse/xxx/table1/dt=20180814 drwxrwxrwx - serving supergroup 0 2017-03-09 15:44 /user/hive/warehouse/xxx/table1/dt=20180815 读表table1的某个分区数据的示例代码如下: create table hdfs_source( name varchar, age BIGINT, birthday BIGINT ) with ( type='csv', path='hdfs://hdfs_name/user/hive/warehouse/xxx/table1/dt=20180814', lineDelimiter='\n', fieldDelimiter='|' ); create table test_sink( name varchar, age bigint, birthday bigint ) with ( type='print' ) insert into test_sink select name, age, birthday from hdfs_source 目前CSV文件暂不支持递归读取多级目录,只能读某个子目录下的所有文件 读取HDFS某个目录下所有ORC文件示例 HDFS上文件可存储为压缩格式orc/parquet,读取这两类文件时,可递归读取某个目录下所有文件,例如,某个表在hdfs上的保存目录如下: $hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/xxx/table1/ Found 989 items drwxrwxrwx - serving supergroup 0 2017-03-09 15:44 /user/hive/warehouse/xxx/table1/dt=20180814 drwxrwxrwx - serving supergroup 0 2017-03-09 15:44 /user/hive/warehouse/xxx/table1/dt=20180815 现要读取整个表table1的所有数据,示例代码如下: create table hdfs_orc_source( name varchar, age BIGINT, birthday BIGINT ) with ( type='orc', path='hdfs://hdfs_name/user/hive/warehouse/xxx/table1/dt=20180814', enumerateNestedFiles='true' ); create table test_sink( name varchar, age bigint, birthday bigint ) with ( type='print' ) insert into test_sink select name, age, birthday from hdfs_source enumerateNestedFiles 参数可递归 WITH参数 目前只支持tuple模式的topic 参数 注释说明 备注 type hdfs上文件类型 目前blink支持对CSV/Parquet/ORC文件格式的解析 path 文件在HDFS上路径 lineDelimiter 文件的行分隔符 默认’\n’ fileSplitMinSize 文件切分大小,控制并发 默认33554432000L isContinuousStream 默认true fieldDelimiter 文件的列分隔符 默认’,’ 本文转自实时计算—— 创建HDFS源表

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实时计算Flink > 独享模式 > Batch(试用) > 创建源表 —— 创建ORC源表

本页目录 创建 ORC 源表 DDL定义 WITH参数 创建 ORC 源表 ORC(Optimized Row Columnar)是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式。产生于2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗,目前也被Spark SQL、Presto等查询引擎支持,但是Impala对于ORC目前没有支持,仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。2015年ORC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。 DDL定义 Flink支持使用ORC格式文件作为输入源,示例代码如下: create table orc_source( id int, user_name VARCHAR, content VARCHAR, primary key(id) ) with ( type='orc', filePath='hdfs://hdfshome/orcpath/test' ); WITH参数 参数 注释说明 备注 filePath 文件路径 目前支持hdfs、oss两种文件系统。 enumerateNestedFiles 递归读取目录下的所有文件 true - 递归读取目录下所有文件。默认为false。 本文转自实时计算—— 创建ORC源表

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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