Flink CDC 支持 Hive

Apache Flink 是一个开源的流处理框架，可以用于实时数据流处理。而 Hive 则是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于进行离线数据分析。Flink CDC 是 Flink 的一个功能模块，用于实时捕获和处理数据库变化。

在传统的数据处理流程中，数据从数据库中导出到 Hive 中需要手动编写 ETL 作业，但是这种方式不仅繁琐，而且延迟较高。而 Flink CDC 可以实时捕获数据库的变化，并将变化的数据直接写入 Hive 表中，从而实现实时数据同步和分析。

Flink CDC 基本原理

Flink CDC 基于数据库的 Change Data Capture（CDC）技术，通过解析数据库的 REDO 日志，捕获数据库表的变化。它可以实时监测数据库表的插入、更新和删除操作，并将这些变化同步到 Flink 流式处理任务中。然后，我们可以将这些变化写入 Hive 表中。

Flink CDC 支持的数据库

目前，Flink CDC 支持以下数据库的 CDC：

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • Oracle
  • SQL Server

Flink CDC 支持 Hive

Flink CDC 提供了一个 HiveCatalog，它可以与 Flink 的 Table API 和 SQL API 集成。我们可以使用 HiveCatalog 将 Flink 的表与 Hive 中的表关联起来，从而将 CDC 数据直接写入 Hive 表中。

下面是一个使用 Flink CDC 将 MySQL 数据库的变化写入 Hive 表的示例代码：

import org.apache.flink.table.api.*;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;
import org.apache.flink.table.descriptors.*;

public class FlinkCDCExample {

    public static void main(String[] args) {

        // 创建 Flink 表环境
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
                .newInstance()
                .useBlinkPlanner()
                .build();
        TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(settings);

        // 创建 HiveCatalog
        String name = "hive";
        String defaultDatabase = "test";
        String hiveConfDir = "/path/to/hive/conf";
        HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir);
        tEnv.registerCatalog(name, hiveCatalog);
        tEnv.useCatalog(name);

        // 创建 Flink CDC 数据源
        tEnv.connect(
                new MySql()
                        .version("1.0")
                        .property("hostname", "localhost")
                        .property("port", "3306")
                        .property("username", "root")
                        .property("password", "password")
                        .property("database-name", "db")
                        .property("table-name", "table")
                        .property("debezium-json-schema-include", "true")
        ).withFormat(
                new Json()
                        .jsonSchema("{...}") // 数据库表的 JSON Schema
                        .failOnMissingField(false)
        ).withSchema(
                new Schema()
                        .field("id", DataTypes.INT())
                        .field("name", DataTypes.STRING())
                        .field("age", DataTypes.INT())
        ).inAppendMode().createTemporaryTable("cdc_table");

        // 创建 Hive 表
        tEnv.executeSql("CREATE TABLE hive_table (id INT, name STRING, age INT) " +
                "PARTITIONED BY (dt STRING, hr STRING) " +
                "STORED AS PARQUET " +
                "TBLPROPERTIES ('partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$dt $hr:00:00')");

        // 将 CDC 数据写入 Hive 表
        tEnv.executeSql("INSERT INTO hive_table SELECT id, name, age, " +
                "DATE_FORMAT(CURRENT_TIMESTAMP, 'yyyy-MM-dd') AS dt, " +
                "DATE_FORMAT(CURRENT_TIMESTAMP, 'HH') AS hr FROM cdc_table");

        // 执行 Flink 程序
        tEnv.execute("Flink CDC Example");
    }
}

上述代码首先创建了一个 Flink 表环境，并配置了一个 HiveCatalog。然后，使用 Flink CDC 连接到 MySQL 数据库，并定义了 MySQL 表的格式和模式。接下来，创建了一个 Hive 表用于存储 CDC 数据，并将 CDC 数据写入 Hive 表。最后，执行 Flink 程序。

通过以上示例，我们可以看到 Flink CDC 确实支持将数据库的变化写入 Hive 表，从而实现实时数据同步和分析的需求。

总结

本文介绍了 Flink CDC 支持 Hive 的功能，并提供了一个示例代码。F