hive 提交sql卡主_Flink1.10集成Hive快速入门

H i v e 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，达到了对 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

[https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-connector-hive_2.11/1.10.0/]

flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-8.0.jar

[https://maven.aliyun.com/mvn/search]

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

<dependency>  <groupId>org.apache.flinkgroupId>  <artifactId>flink-connector-hive_2.11artifactId>  <version>1.10.0version>  <scope>providedscope>dependency><dependency>  <groupId>org.apache.flinkgroupId>  <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11artifactId>  <version>1.10.0version>  <scope>providedscope>dependency><dependency>    <groupId>org.apache.hivegroupId>    <artifactId>hive-execartifactId>    <version>${hive.version}version>    <scope>providedscope>dependency>  

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

在启动之前，确保Hive的metastore已经开启了，否则会报Failed to create Hive Metastore client异常。启动成功，如下图：

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_catalogmyhive-- 使用catalogFlink 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。