flink - sink - hive

依赖

以下依赖均可以放到flink lib中，然后在pom中声明为provided

flink-connector-hive

flink对hive的核心依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-hive_${scala.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

flink-shaded-hadoop

没有hadoop环境时可以用此依赖代替

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-shaded-hadoop-3</artifactId>
    <version>${hadoop_version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

hive-exec

hive的依赖，此依赖应该放在flink-shaded-hadoop后面，让工程优先访问flink-shaded-hadoop的依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-exec</artifactId>
    <version>${hive.version}</version>
    <exclusions>
    <!-- remove conflict dependencies -->
    <exclusion>
            <groupId>org.apache.calcite</groupId>
            <artifactId>calcite-core</artifactId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.calcite</groupId>
            <artifactId>calcite-druid</artifactId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.calcite.avatica</groupId>
            <artifactId>avatica</artifactId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.calcite</groupId>
            <artifactId>calcite-avatica</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

思路

dataStream转为flink table，再通过hive catalog写入到hive表中

写入到hive非分区表

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()

写入到hive分区表

1. streamEnv需要开启checkpoint，保证flink写入hive分区表的写入一致性
2. 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。

  按process-time触发分区提交

  hive表ddl

  create table xxx(...)
  partitioned by(...)
  stored as orc
  tblproperties(
  'sink.partition-commit.trigger' = 'process-time',
  'sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file'
  )

  flink code

  val streamEnv = ...
  streamEnv.enableCheckpointing(...)
  val dataStream = ...
  val streamTableEnv = ...
  streamTableEnv.createTemporaryView("自定义catalog表名", dataStream)
  val catalog = ...
  streamTableEnv.registerCatalog("hive", catalog)
  streamTableEnv.useCatalog("hive")
  streamTableEnv.executeSql("insert sql").print()

  按partition-time触发分区提交

  hive表ddl, 使用默认分区时间提取器

  create table xxx(...)
  partitioned by(...)
  stored as orc
  tblproperties(
  'sink.partition-commit.trigger' = 'partition-time',
  'sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file',
  'partition.time-extractor.timestamp-pattern' = ...,
  'sink.partition-commit.delay' = ...,
  )

  flink code

  val streamEnv = ...
  streamEnv.enableCheckpointing(...)
  val dataStream = ... # 已添加watermark
  val streamTableEnv = ...
  streamTableEnv.createTemporaryView("自定义catalog表名", dataStream)
  val catalog = ...
  streamTableEnv.registerCatalog("hive", catalog)
  streamTableEnv.useCatalog("hive")
  streamTableEnv.executeSql("insert sql").print()

  按partition-time触发分区提交

  hive表ddl, 使用自定义分区时间提取器

  create table xxx(...)
  partitioned by(...)
  stored as orc
  tblproperties(
  'sink.partition-commit.trigger' = 'partition-time',
  'sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file',
  'partition.time-extractor.timestamp-pattern' = ...,
  'sink.partition-commit.delay' = ...,
  'partition.time-extractor.kind' = 'custom',
  'partition.time-extractor.class' = '自定义分区时间提取器类路径'
  )

  flink code

  以下自定义提取器实现从时间戳中提取出LocalDateTime，以符合partition.time-extractor的yyyy-MM-dd HH:mm:ss的格式要求

  class ExtractPartitionTimeFromUnixTimeStamp extends PartitionTimeExtractor {
  # 参数curPartitionValueList对应的是待作为分区时间提取的表分区字段中某个分区的值，每个分区都会调用一次此函数用来提取分区时间，来判断是否达到提交分区的条件
  # ConvertTimestampToDateTimeFunc返回的格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss的字符串
  # extract返回的LocalDateTime格式需要与分区粒度配合，例如按天分区时，LocalDateTime.parse中的参数格式可以为yyyy-MM-dd 00:00:00
  override def extract(curPartitionKeyList: util.List[String], curPartitionValueList: util.List[String]): LocalDateTime = {
  LocalDateTime.parse(ConvertTimestampToDateTimeFunc(curPartitionValueList.get(0)))
  }
  }

  val streamEnv = ...
  streamEnv.enableCheckpointing(...)
  val dataStream = ... # 已添加watermark
  val streamTableEnv = ...
  streamTableEnv.createTemporaryView("自定义catalog表名", dataStream)
  val catalog = ...
  streamTableEnv.registerCatalog("hive", catalog)
  streamTableEnv.useCatalog("hive")
  streamTableEnv.executeSql("insert sql").print()