Hive 是大数据领域最早出现的 SQL 引擎，发展至今有着丰富的功能和广泛的用户基础。之后出现的 SQL 引擎，如 Spark SQL、Impala 等，都在一定程度上提供了与 Hive 集成的功能，从而方便用户使用现有的数据仓库、进行作业迁移等。
Flink从1.9开始支持集成Hive，不过1.9版本为beta版，不推荐在生产环境中使用。在最新版Flink1.10版本，标志着对 Blink的整合宣告完成，随着对 Hive 的生产级别集成，Hive作为数据仓库系统的绝对核心，承担着绝大多数的离线数据ETL计算和数据管理，期待Flink未来对Hive的完美支持。
而 HiveCatalog 会与一个 Hive Metastore 的实例连接，提供元数据持久化的能力。要使用 Flink 与 Hive 进行交互，用户需要配置一个 HiveCatalog，并通过 HiveCatalog 访问 Hive 中的元数据。
添加依赖
要与Hive集成，需要在Flink的lib目录下添加额外的依赖jar包，以使集成在Table API程序或SQL Client中的SQL中起作用。或者，可以将这些依赖项放在文件夹中，并分别使用Table API程序或SQL Client 的-C 或-l选项将它们添加到classpath中。本文使用第一种方式，即将jar包直接复制到$FLINK_HOME/lib目录下。本文使用的Hive版本为2.3.4(对于不同版本的Hive，可以参照官网选择不同的jar包依赖)，总共需要3个jar包，如下：
- flink-connector-hive_2.11-1.10.0.jar
- flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-8.0.jar
- hive-exec-2.3.4.jar
其中hive-exec-2.3.4.jar在hive的lib文件夹下，另外两个需要自行下载，下载地址：flink-connector-hive_2.11-1.10.0.jar，flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-8.0.jar
切莫拔剑四顾心茫然，话不多说，直接上代码。
构建程序
添加Maven依赖
org.apache.flink
flink-connector-hive_2.11
1.10.0
provided
org.apache.flink
flink-table-api-java-bridge_2.11
1.10.0
provided
org.apache.hive
hive-exec
${hive.version}
provided
实例代码
package com.flink.sql.hiveintegration;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;
/**
* @Created with IntelliJ IDEA.
* @author : jmx
* @Date: 2020/3/31
* @Time: 13:22
*
*/
public class FlinkHiveIntegration {
public static void main(String[] args) throws Exception {
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
.newInstance()
.useBlinkPlanner() // 使用BlinkPlanner
.inBatchMode() // Batch模式，默认为StreamingMode
.build();
//使用StreamingMode
/* EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
.newInstance()
.useBlinkPlanner() // 使用BlinkPlanner
.inStreamingMode() // 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 = "qfbap_ods"; // 默认数据库名称
String hiveConfDir = "/opt/modules/apache-hive-2.3.4-bin/conf"; // hive-site.xml路径
String version = "2.3.4"; // Hive版本号
HiveCatalog hive = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir, version);
tableEnv.registerCatalog("myhive", hive);
tableEnv.useCatalog("myhive");
// 创建数据库，目前不支持创建hive表
String createDbSql = "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS myhive.test123";
tableEnv.sqlUpdate(createDbSql);
}
}Flink SQL Client集成Hive
Flink的表和SQL API可以处理用SQL语言编写的查询，但是这些查询需要嵌入到用Java或Scala编写的程序中。此外，这些程序在提交到集群之前需要与构建工具打包。这或多或少地限制了Java/Scala程序员对Flink的使用。
SQL客户端旨在提供一种简单的方式，无需一行Java或Scala代码，即可将表程序编写、调试和提交到Flink集群。Flink SQL客户端CLI允许通过命令行的形式运行分布式程序。使用Flink SQL cli访问Hive，需要配置sql-client-defaults.yaml文件。
sql-client-defaults.yaml配置
目前 HiveTableSink 不支持流式写入（未实现 AppendStreamTableSink）。需要将执行模式改成 batch
模式，否则会报如下错误：
org.apache.flink.table.api.TableException: Stream Tables can only be emitted by AppendStreamTableSink, RetractStreamTableSink, or UpsertStreamTableSink.需要修改的配置内容如下：
#...省略的配置项...
#==============================================================================
# Catalogs
#==============================================================================
# 配置catalogs,可以配置多个.
catalogs: # empty list
- name: myhive
type: hive
hive-conf-dir: /opt/modules/apache-hive-2.3.4-bin/conf
hive-version: 2.3.4
default-database: qfbap_ods
#...省略的配置项...
#==============================================================================
# Execution properties
#==============================================================================
# Properties that change the fundamental execution behavior of a table program.
execution:
# select the implementation responsible for planning table programs
# possible values are 'blink' (used by default) or 'old'
planner: blink
# 'batch' or 'streaming' execution
type: batch启动Flink SQL Cli
bin/sql-client.sh embedded启动之后，就可以在此Cli下执行SQL命令访问Hive的表了，基本的操作如下：
-- 命令行帮助
Flink SQL> help
-- 查看当前会话的catalog，其中myhive为自己配置的，default_catalog为默认的
Flink SQL> show catalogs;
default_catalog
myhive
-- 使用catalog
Flink SQL> use catalog myhive;
-- 查看当前catalog的数据库
Flink SQL> show databases;
-- 创建数据库
Flink SQL> create database testdb;
-- 删除数据库
Flink SQL> drop database testdb;
-- 创建表
Flink SQL> create table tbl(id int,name string);
-- 删除表
Flink SQL> drop table tbl;
-- 查询表
Flink SQL> select * from code_city;
-- 插入数据
Flink SQL> insert overwrite code_city select id,city,province,event_time from code_city_delta ;
Flink SQL> INSERT into code_city values(1,'南京','江苏','');
小结
本文以最新版本的Flink为例，对Flink集成Hive进行了实操。首先通过代码的方式与Hive进行集成，然后介绍了如何使用Flink SQL 客户端访问Hive，并对其中会遇到的坑进行了描述，最后给出了Flink SQL Cli的详细使用。相信在未来的版本中Flink SQL会越来越完善，期待Flink未来对Hive的完美支持。
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