flink sql kafka写数据到hive

step1:flink连接hive配置

首先确保启动hive metastore远程服务
flink安装目录下新建文件夹hive-conf,然后vi hive-site.xml，配置hive仓库地址和metastore远程服务连接地址。（此配置为了在flink集群中启动hive客户端来远程访问hive metastore服务）具体如下：

新建hive-conf文件夹：
hive-site.xml配置

<configuration>
	<property>
		<name>hive.metastore.uris</name>
		<value>thrift://ip:9083</value>
	</property>
	<property>
		<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
		<value>/user/hive/warehouse</value> 
	</property>
</configuration>
~

官网下载flink连接hive对应版本所需的jar包 ->所需jar包官网链接

官网推荐使用flink捆绑好的jar包，用这一个包就可以了，如果你的hive版本与上图hive版本不符，则按照下图导入相关版本的hive jar包

将hive lib目录下的 hive-exec-2.2.0.jar 导入flink lib目录下（不同hive版本所需的jar不一样，具体以官网为准）
sql-client-defaults.yaml文件配置，配置HiveCatalog。
配置Hadoop相关依赖
配置环境变量：export HADOOP_CLASSPATH=hadoop classpath 即可。

注意：hadoop classpath不是一个路径，他是一个命令

step2: flink连接kafka配置

导入连接kafka相关jar包

flink-sql-connector-kafka_2.11-1.12.0.jar
flink-streaming-java_2.11-1.12.0.jar
flink-streaming-scala_2.11-1.12.0.jar
flink-table-api-java-bridge_2.11-1.12.0.jar
flink-table-common-1.12.0.jar
flink-table-blink_2.11-1.12.0.jar

step3: 重启集群

这一步非常重要，做完上述步骤之后，如果你以为完事大吉了，那就大错特错了。此时如果不重启集群，你就启动sql-client，然后建hive表，kafka表进行操作的话，你会发现你导入的包根本不起作用，他会报ClassNotFound异常

step4: 新建hive表

SET table.sql-dialect=hive; //执行这条命令才能在sql-client新建hive表
CREATE TABLE test_hive_table (
	   id STRING,
	   name STRING
) PARTITIONED BY (time STRING) STORED AS orc TBLPROPERTIES (
  'partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$state', //抽取事件时间戳，作为事件时间
  'sink.partition-commit.trigger'='partition-time', //有两种分区提交方式，根据机器处理时间（process-time）和分区时间（partition-time）
  'sink.partition-commit.delay'='0s', //延迟多久提交
  'sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file' //分区提交策略
);

step5: 新建kafka表

SET table.sql-dialect=default; //记得从hive模式切换回来
CREATE TABLE kafkaTable (
	   time STRING,
	   id STRING,
	   name STRING
) WITH (
 'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'kafka_test',
 'properties.bootstrap.servers' = 'ip:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
 'format' = 'json'
);

至此执行：insert into test_hive_table select * from kafkaTable; 就可以提交任务了。

写入hive表的相关配置（即写入文件系统的相关配置）

文件滚动策略

key	default	Type	Description
sink.rolling-policy.file-size	128MB	文件大小	文件滚动的最大值
sink.rolling-policy.rollover-interval	30 min	持续时间	文件句柄保持打开状态的最长持续时间，'sink.rolling-policy.check-interval‘配置会定期检查文件句柄状态
sink.rolling-policy.check-interval	1 min	持续时间	检查文件句柄状态的时间间隔

文件压缩

key	default	Type	Description
auto-compaction	false	Boolean	如果开启压缩，则在sink的时候会生成临时文件，checkpoint完成后，将压缩临时文件，临时文件在压缩前不可见
compaction.file-size	none	文件大小	压缩目标文件大小，默认值为滚动文件大小。

分区提交

写入分区后，通常需要通知下游应用程序。例如，将分区信息提交到Hive Metastore，或者文件夹中生成一个_SUCCESS文件。文件系统接收器包含允许配置自定义策略的分区提交功能。提交的动作是基于组合triggers和policies。
triggers： 分区的提交时间可以通过水印以及从分区中提取的时间来确定，也可以通过处理时间来确定。
policies: 如何提交分区，内置的策略支持成功文件和Metastore的提交，您还可以实施自己的策略，例如触发配置单元的分析以生成统计信息或合并小文件等。

3.1	 分区提交触发器

key	default	Type	Description
sink.partition-commit.trigge	process-time	String	process-time: 基于机器时间，它既不需要提取时间戳，也不需要水印。一旦当前系统时间超过创建分区的系统时间加上延迟时间，便提交分区。partition-time: 基于从分区中提取的时间，需要生成水印，一旦水印超过从分区提取的时间加上延迟，便提交分区。
sink.partition-commit.delay	0s	持续时间	直到此延迟时间到达，分区才会提交。如果是每日分区，则应为“ 1 d”；如果是每小时分区，则应为“ 1 h”。

如果要让下游尽快看到该分区，无论其数据是否完整：

‘sink.partition-commit.trigger’=‘process-time’（默认值）
‘sink.partition-commit.delay’=‘0s’（默认值）一旦分区中有数据，它将立即提交。注意：分区可能被多次提交。

如果要让下游仅在分区数据完成后才看到该分区，并且您的作业已生成水印，则可以从分区值中提取时间：

‘sink.partition-commit.trigger’=‘partition-time’
‘sink.partition-commit.delay’=‘1h’（如果您的分区是每小时的分区，则取决于您的分区类型，则为’1h’）这是提交分区的最准确方法，它将尝试确保已提交的分区尽可能完整的数据。

如果要让下游仅在其数据完成但没有水印时才能看到该分区，或者无法从分区值中提取时间，请执行以下操作：

‘sink.partition-commit.trigger’=‘process-time’（默认值）
‘sink.partition-commit.delay’=‘1h’（如果您的分区是每小时分区，则为’1h’，取决于您的分区类型）尝试准确地提交分区，但是数据延迟或故障转移将导致过早的分区提交。

如果应该将一条记录写入已提交的分区中，那么该记录将被写入其分区中，然后将再次触发该分区的提交

3.2 分区时间提取器

key	default	Type	Description
partition.time-extractor.kind	default	String	用于提取分区值中提取时间，支持默认和自定义，默认情况下可以配置timestamp格式，自定义需要开发配置提取器类
partition.time-extractor.class	(none)	String	自定义提取器类需要实现PartitionTimeExtractor 接口
partition.time-extractor.timestamp-pattern	(none)	String	默认方式允许用户使用分区字段来获取合法的时间戳模式。默认支持’yyyy-mm-dd hh：mm：ss’。如果应该从单个分区字段“ dt”中提取时间戳，则可以配置：“ $ dt”。如果应从多个分区字段中提取时间戳，例如说“年”，“月”，“天”和“小时”，则可以配置：“ $ year- $ month- $ day $ hour：00：00”。如果应该从两个分区字段“ dt”和“ hour”中提取时间戳，则可以配置：“ $ dt $ hour：00：00”。

3.3	 分区提交策略

分区提交策略定义了提交分区时采取的操作。
metastore策略： 只有hive表支持metastore策略，文件系统才能通过目录结构管理分区。
success file策略： 它将在与该分区相对应的目录中写入一个空文件。

key	default	Type	Description
sink.partition-commit.policy.kind	(none)	String	提交分区的策略是通知下游应用程序该分区已完成写入，该分区已准备好被读取。 metastore：将分区添加到metastore。只有hive表支持metastore策略，文件系统通过目录结构管理分区。 success文件：将“ _success”文件添加到目录中。两者可以同时配置：“metastore，_SUCCESS”。自定义策略：使用策略类创建提交策略。支持配置多个策略
sink.partition-commit.policy.class	(none)	String	自定义策略需要实现PartitionCommitPolicy interface.接口
sink.partition-commit.success-file.name	_SUCCESS	String	文件提交策略默认值 _SUCCESS