实践数据湖iceberg 第十八课 多种客户端与iceberg交互启动命令(常用命令)

系列文章目录

实践数据湖iceberg 第一课 入门
实践数据湖iceberg 第二课 iceberg基于hadoop的底层数据格式
实践数据湖iceberg 第三课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg
实践数据湖iceberg 第四课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg（升级版本到flink1.12.7）
实践数据湖iceberg 第五课 hive catalog特点
实践数据湖iceberg 第六课 从kafka写入到iceberg失败问题 解决
实践数据湖iceberg 第七课 实时写入到iceberg
实践数据湖iceberg 第八课 hive与iceberg集成
实践数据湖iceberg 第九课 合并小文件
实践数据湖iceberg 第十课 快照删除
实践数据湖iceberg 第十一课 测试分区表完整流程(造数、建表、合并、删快照)
实践数据湖iceberg 第十二课 catalog是什么
实践数据湖iceberg 第十三课 metadata比数据文件大很多倍的问题
实践数据湖iceberg 第十四课 元数据合并(解决元数据随时间增加而元数据膨胀的问题)
实践数据湖iceberg 第十五课 spark安装与集成iceberg(jersey包冲突)
实践数据湖iceberg 第十六课 通过spark3打开iceberg的认知之门
实践数据湖iceberg 第十七课 hadoop2.7,spark3 on yarn运行iceberg配置
实践数据湖iceberg 第十八课 多种客户端与iceberg交互启动命令(常用命令)
实践数据湖iceberg 第十九课 flink count iceberg，无结果问题)

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文章目录

• 系列文章目录
• 前言
• 一. 启动命令
• 二.常用命令
• 总结

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前言

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一. 启动命令

1. spark-sql集成iceberg

spark on yarn:
[[email protected] spark]# bin/spark-sql --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.2_2.12:0.13.0 --conf spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions --conf spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog --conf spark.sql.catalog.spark_catalog.type=hive --conf spark.sql.catalog.local=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog --conf spark.sql.catalog.local.type=hadoop --conf spark.sql.catalog.local.warehouse=/tmp/iceberg/warehouse --master yarn

spark local:

[[email protected] spark]#   bin/spark-sql --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.2_2.12:0.13.0    --conf spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions     --conf spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog     --conf spark.sql.catalog.spark_catalog.type=hive     --conf spark.sql.catalog.local=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog     --conf spark.sql.catalog.local.type=hadoop     --conf spark.sql.catalog.local.warehouse=/tmp/iceberg/warehouse

2. flink1.14.3集成iceberg（hive+kafka）

[[email protected] ~]# sql-client.sh embedded -j /opt/software/iceberg0.13/iceberg-flink-runtime-1.14-0.13.0.jar -j /opt/software/iceberg0.13/flink-sql-connector-hive-2.3.6_2.12-1.14.3.jar -j /opt/software/flink-sql-connector-kafka_2.12-1.14.3.jar shell

相关的jar包， 下载地址 https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/

二.常用命令

2.1 catalog相关命令

建立catalog
flink通过定义catalog就能找到hive，而不需要hive-site.xml。spark需要在 conf 下放 hive-site.xml

CREATE CATALOG hive_catalog6 WITH (
  'type'='iceberg',
  'catalog-type'='hive',
  'uri'='thrift://hadoop101:9083',
  'clients'='5',
  'property-version'='1',
  'warehouse'='hdfs://user/hive/warehouse/hive_catalog6'
);

查看有哪些catalog:

Flink SQL> show catalogs;
+-----------------+
|    catalog name |
+-----------------+
| default_catalog |
|   hive_catalog6 |
+-----------------+
2 rows in set

查看当前catalog:

ink SQL> show current catalog;
+----------------------+
| current catalog name |
+----------------------+
|      default_catalog |
+----------------------+
1 row in set

查看当前db:

Flink SQL> show current database;
+-----------------------+
| current database name |
+-----------------------+
|      default_database |
+-----------------------+
1 row in set

切换catalog:

Flink SQL> use catalog  hive_catalog6;
[INFO] Execute statement succeed.

查当前catalog下的db:

Flink SQL> show databases;
+---------------+
| database name |
+---------------+
|       default |
|    iceberg_db |
|   iceberg_db6 |
|        source |
+---------------+
4 rows in set

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总结

记录常用命令，方便自己查找