Flink集成Hive之Hive Catalog

流程流程:

Flink消费Kafka,逻辑处理后将实时流转换为表视图,利用HiveCataLog创建Hive表,将实时流表insert进Hive,注意分区时间字段需要为 yyyy-MM-dd形式,否则抛出异常:java.time.format.DateTimeParseException: Text '20240111' could not be parsed

写入到hive分区表

streamEnv需要开启checkpoint，保证flink写入hive分区表的写入一致性
hive表ddl中需要指定以下TBLPROPERTIES：

sink.partition-commit.trigger：分区提交触发器，单选，可选值为partition-time、process-time(默认), 其中==partition-time需要根据当前数据的watermark来判断分区是否需要提交，当watermark + delay大于等于分区上的时间时就会提交该分区元数据==；process-time的话根据当前系统处理时间来判断分区是否需要提交，当系统处理时间大于等于分区上的时间就会提交该分区元数据
partition.time-extractor.timestamp-pattern：使用partition-time触发器时使用该配置项。表示从表字段中提取出表达某个分区的时间的格式，==需要提取到的时间必须为yyyy-MM-dd HH:mm:ss的格式==。比如字段dt的格式为yyyy-MM-dd，则配置为$dt 00:00:00则表示分区时间取值为dt的value的0点0分0秒，可以选择多个表字段组合。当表字段无法抽取出符合的格式时，则使用自定义提取器partition.time-extractor.class。
sink.partition-commit.delay: 表示watermark允许event time的最大乱序时间，使用partition-time触发器时可以使用，默认为0s
sink.partition-commit.policy.kind：分区提交方式，多选，可选值为metastore、success-file、custom，metastore表示写入元数据库，success-file表示往hdfs分区目录写入一个标志文件，custom表示使用自定义提交方式，通常使用metastore,success-file组合
partition.time-extractor.kind：当要使用自定义分区时间提取器时需要配置此项，值配置为custom
partition.time-extractor.class：当要使用自定义分区时间提取器时需要配置此项，值配置为自定义提取器的类路径。在集群中运行时，需要把该类打成jar包放到flink lib目录下。
某个分区触发提交后，后续再有此分区的数据进来，仍然会写入hive该分区。

写入到hive非分区表

复制代码

val streamEnv = ...
val dataStream = ...
val streamTableEnv = ...
streamTableEnv.createTemporaryView("自定义catalog表名", dataStream, *fields) # 当前flink存在bug，转换时必须指定fields或者schema，否则watermark无法流入table
val catalog = ...
streamTableEnv.registerCatalog("hive", catalog)
streamTableEnv.useCatalog("hive")
streamTableEnv.executeSql("insert sql").print()

参考:

flink - sink - hive - 简书 (jianshu.com)

5-flinkSQL参数 (gitee.io)

详见官网:

Catalogs | Apache Flink