1. 添加依赖
下载后把flink-sql-connector-hive-2.2.0_2.11-1.13.0.jar放到flink的lib目录下
2. 创建blink版本的批处理Table执行环境
EnvironmentSettings bbSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
.useBlinkPlanner()
.inBatchMode()
.build();
TableEnvironment bbTableEnv = TableEnvironment.create(bbSettings);
- 经过实际测试，目前HiveTableSink 不支持流式写入（未实现 AppendStreamTableSink），必须是批处理环境才可以往hive里面写入数据，而不能将流式数据写入hive。例如将kafka创建一张临时表，然后将表中的数据流持续插入hive，这是不可以的，官网上1.11版本通过flink sql-client可以实现hive的流式写入，还有待验证。
3、连接文件系统，创建hive catalog，对表进行操作，类似于Spark on Hive,flink可以直接获取Hive的元数据，并使用flink进行计算。
// 连接外部文件
bbTableEnv.connect(new FileSystem().path("file:///E:/d.txt"))
.withFormat(new Csv().fieldDelimiter(','))
.withSchema(new Schema().field("id", DataTypes.STRING()))
.createTemporaryTable("output");
// 设置 hive 方言
bbTableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.HIVE);
// 获取hive-site.xml目录
String hiveConfDir = Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResource("").getPath().substring(1);
HiveCatalog hive = new HiveCatalog("hive", "warningplatform", hiveConfDir);
bbTableEnv.registerCatalog("hive", hive);
bbTableEnv.useCatalog("hive");
bbTableEnv.useDatabase("warningplatform");
bbTableEnv.executeSql("insert into test select id from default_catalog.default_database.output");
-
通过bbTableEnv.connect()去创建临时表的方式已经过时了，建议使用bbTableEnv.executeSql()的方式，通过DDL去创建临时表，临时表到底是属于哪一个catalog目前还不太确定，到底是什么规则目前还不清楚。 查资料得知，临时表与单个Flink会话的生命周期相关，临时表始终存储在内存中。 永久表需要一个catalog来管理表对应的元数据，比如hive metastore，该表将一直存在，直到明确删除该表为止。 因此猜测：default_catalog是存储在内存中，如果在切换成hive catalog之前创建临时表，那我们就可以使用default_catalog.default_database.tableName来获取这个临时表。 如果切换了catalog再去创建临时表，那我们就无法获取到临时表了，因为它不在default_catalog中，而且保存在内存里面，直接查询临时表会去当前的catalog里面去查找临时表，因此一定要在default_catalog 里面创建临时表。 而临时视图好像是存储在当前的catalog里面
-
通过bbTableEnv.createTemporaryView()创建的视图则是属于当前的database的
bbTableEnv.createTemporaryView("output",bbTableEnv.sqlQuery("select * from default_catalog.default_database.output"));
-
注意1.11版本的执行sql的方法发生了改变，通过执行环境的executeSql(),executeInsert()等来进行插入或者执行sql语句
public static void main(String[] args) throws Exception {
ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
.newInstance()
.useBlinkPlanner() // 使用BlinkPlanner
.inBatchMode() // Batch模式，默认为StreamingMode
.build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);
String name = "myhive"; // Catalog名称，定义一个唯一的名称表示
String defaultDatabase = params.get("defaultDatabase"); // 默认数据库名称
String hiveConfDir = params.get("hiveConf"); // hive-site.xml路径
String version = "2.1.1"; // Hive版本号
HiveCatalog hive = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir, version);
tableEnv.registerCatalog("myhive", hive);
tableEnv.useCatalog("myhive");
TableResult result;
String SelectTables_sql ="select * from test.testdata";
result = tableEnv.executeSql(SelectTables_sql);
result.print();
}四、启动集群，提交任务
1、进入flink的目录下执行 bin/start-cluster.sh
2、登录rest.address : rest.port查看网页是否正常运行
3、执行命令提交任务
flink/flink-1.13.1/bin/flink run -c org.example.FlinkHiveIntegration flink/job/flinkcommonjob-1.1.jar -hiveConf /etc/hive/conf.cloudera.hive/ -defaultDatabase test
五、报错处理
Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: Lorg/apache/hadoop/mapred/JobConf;
解决方法：补充hadoop-mapreduce-client-core-3.0.0.jar包
