调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很

get_json_object(string json_string, string path)说明：第一个参数填写json对象变量，第二个参数使用$表示json变量标识，然后用 . 或 [] 读取对象或数组；如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。举例：数据准备如下：使用实例：with data_table as (select"{\"timestamp\": \"2021-03-23T

Flink读写Hudi案列详解

一、目标在本地构建可以跑Flink-Hudi、Spark-Hudi等demo的环境，本地环境是arm64架构的M1芯片，所以比较特殊，如果采用Hudi官网的docker搭建，目前不支持，本人也在Hudi的github上提过此类需求，虽得到了响应，但还是在部署的时候会出问题，然后基于其实Hudi就是一种对存储格式的管理模式，此格式可以是HDFS，也可以是各大云厂商的文件存储系统，例如阿里云的OSS，

很多人 ，百度半天网上都是教你们按照他们的解决方案来，但你们真的懂原因吗？其实不见其然，所以本篇就告诉你怎么去找到问题的具体的报错和解决它。现象描述很多人都是本地pull正常，push报错，而且基本都是报Push master to origin/master was rejected by remote这个错误，其实，大家可以不用网上搜索的，因为git本地的运行日志告诉你答案了，你只需要在Ide

1、在构建实时数仓的时候，通常会把dim层的数据存入hbase，这样做的好处一个是利用hbase的幂等性的功能，维度表基本上都会有数据唯一性，第二个在实时性要求的场景下，可以做数据点查关联，效率上得到一定的保障。部分sink代码如下：private transient Connection hbaseConnection;private transient Connection hbaseConn

虎年第一篇：在Flink的1.13版本以后，官方对FlinkKafkaConsumer类进行了过期设置，所以最好用KafkaSource来进行读取数据。pom文件<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</art