hive DAYOFWEEK

时间: 2023-10-18 15:29:50 浏览: 89

Flink集成hive

### Flink集成Hive知识点详解 #### 一、Flink与Hive集成概述 Apache Flink 是一个用于处理无界和有界数据流的开源流处理框架，它提供了丰富的API来构建复杂的数据处理管道。而Apache Hive则为用户提供了一种SQL的方式来进行数据查询和管理，尤其适用于对大型数据集进行读取、写入以及处理。Flink集成Hive能够实现两者的强大功能结合，通过Flink处理实时或批量数据，并将其存储在Hive中进行进一步分析。 #### 二、Flink集成Hive步骤详解 ##### 1. 配置Flink环境需要确保Flink已经正确安装并且可以运行。这通常包括设置`Flink home`环境变量。例如，在Linux环境下，可以通过编辑`/etc/profile`文件来配置环境变量： ```bash vim /etc/profile ``` 然后添加以下行： ```bash export FLINK_HOME=/opt/cloudera/parcels/FLINK/lib/flink export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin ``` 使更改生效： ```bash source /etc/profile ``` ##### 2. 添加依赖包为了支持Flink与Hive之间的交互，需要下载并添加特定版本的依赖包到Flink的lib目录中。这些包包括： - `flink-connector-hive_2.12-1.17.1.jar` - `flink-sql-connector-hive-3.1.3_2.12-1.17.1.jar` - `hive-exec-2.3.4.jar` 其中，`hive-exec-2.3.4.jar`可以在Hive的安装路径下的`lib`文件夹中找到。将这三个JAR包复制到Flink的`lib`目录下，例如： ```bash scp flink-connector-hive_2.12-1.17.1.jar flink-sql-connector-hive-3.1.3_2.12-1.17.1.jar hive-exec-2.3.4.jar root@master02:/opt/cloudera/parcels/FLINK/lib/flink/lib/ scp flink-connector-hive_2.12-1.17.1.jar flink-sql-connector-hive-3.1.3_2.12-1.17.1.jar hive-exec-2.3.4.jar root@master03:/opt/cloudera/parcels/FLINK/lib/flink/lib/ ``` 这样，Flink就可以通过这些依赖包操作Hive中的数据表了。 ##### 3. 修改Flink配置文件接下来，需要修改Flink的配置文件以指定Hadoop和Hive的相关路径。这通常涉及以下环境变量的设置： - `HADOOP_HOME` - `HADOOP_CONF_DIR` - `FLINK_HOME` - `FLINK_CONF_DIR` - `FLINK_LOG_DIR` - `HADOOP_CLASSPATH` - `HBASE_CONF_DIR` 示例配置如下： ```bash export HADOOP_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf export FLINK_HOME=/opt/cloudera/parcels/FLINK/lib/flink export FLINK_CONF_DIR=$FLINK_HOME/conf export FLINK_LOG_DIR=/var/log/flink export HADOOP_CLASSPATH=$(hadoop classpath) export HBASE_CONF_DIR=/etc/hbase/conf ``` 这些配置应该在每个参与计算的节点上都进行设置。 ##### 4. 创建Hive Catalog 创建Hive Catalog是集成过程中的一项关键任务。通过Flink SQL客户端可以执行以下命令来创建Catalog： ```sql CREATE CATALOG hive_catalog WITH ( 'type' = 'hive', 'default-database' = 'default', 'hive-conf-dir' = '/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hive/conf', 'hadoop-conf-dir' = '/etc/hadoop/conf' ); USE CATALOG hive_catalog; ``` 这里定义了一个名为`hive_catalog`的Catalog，并指定了Hive配置文件的位置。 ##### 5. 执行查询完成上述步骤后，可以通过Flink SQL客户端执行查询语句，如： ```sql SELECT * FROM dw.app_exhibition LIMIT 10; ``` 如果出现错误，可能需要启动本地Flink集群（如果是嵌入式模式）： ```bash /opt/cloudera/parcels/FLINK/lib/flink/bin/start-cluster.sh ``` 然后重新启动SQL客户端尝试执行查询。 #### 三、注意事项 - 确保所有依赖包版本兼容，避免由于版本不一致导致的问题。 - 在配置文件中设置的路径必须正确无误。 - 在执行查询之前，检查Hive表是否已经被正确创建并且包含预期的数据。 - 对于复杂的部署场景，可能还需要调整更多的配置选项以满足性能需求。通过以上步骤，可以顺利地实现Flink与Hive的集成，并利用这两种强大的工具进行高效的数据处理和分析。

Hive的DAYOFWEEK函数用于获取日期的星期几。根据引用中的示例，使用该函数可以得出以下结果： - '2023-07-03' 是周一 - '2023-07-04' 是周二 - '2023-07-05' 是周三 - '2023-07-06' 是周四 - '2023-07-07' 是周五 - '2023-07-08' 是周六 - '2023-07-09' 是周日如果你是使用表的时间列进行查询，可以按照引用中的示例来使用DAYOFWEEK函数。该示例中使用了一个子查询来获取指定日期范围内的日期，并按照降序排序，最后限制返回结果的数量为10条。总结起来，Hive的DAYOFWEEK函数可以用于获得日期的星期几，无论是直接使用函数还是针对表的时间列进行查询。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [hive函数dayofweek的奇怪用法](https://blog.csdn.net/m0_37759590/article/details/131581694)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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