Flink SQL批量写入Hive表
1. 整体流程
首先，让我们来了解一下如何使用Flink SQL批量写入Hive表的整体流程。下面是一个简单的表格，展示了实现这个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1 | 创建Flink表环境 |
| 步骤2 | 创建Hive表 |
| 步骤3 | 从外部系统（例如Kafka）读取数据到Flink表 |
| 步骤4 | 将Flink表的数据写入Hive表 |
现在，让我们逐步详细说明每个步骤需要做什么，以及使用的代码。
2. 步骤1：创建Flink表环境
在这一步中，我们需要创建一个Flink表环境，以便我们能够使用Flink SQL进行数据操作。以下是需要使用的代码：
// 导入所需的包
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
// 创建ExecutionEnvironment
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 创建EnvironmentSettings
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings
.newInstance()
.useBlinkPlanner()
.inBatchMode()
.build();
// 创建TableEnvironment
TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(settings);
代码解释：
- 首先，我们导入所需的包。
- 然后，我们使用
ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()创建一个执行环境env。 - 接下来，我们使用
EnvironmentSettings创建一个环境设置settings，并指定使用Blink Planner和批处理模式。 - 最后，我们使用
TableEnvironment.create(settings)创建一个表环境tEnv。
3. 步骤2：创建Hive表
在这一步中，我们需要创建一个Hive表，以便我们可以将数据写入其中。以下是需要使用的代码：
// 导入所需的包
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;
import org.apache.flink.table.api.SqlDialect;
// 创建HiveCatalog
String catalogName = "myhive";
String defaultDatabase = "mydatabase";
String hiveConfDir = "/path/to/hive/conf";
String version = "2.3.6";
HiveCatalog hive = new HiveCatalog(catalogName, defaultDatabase, hiveConfDir, version);
// 注册HiveCatalog
tEnv.registerCatalog(catalogName, hive);
tEnv.useCatalog(catalogName);
// 设置Hive方言
tEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.HIVE);
代码解释：
- 首先，我们导入所需的包。
- 然后，我们使用
HiveCatalog创建一个Hive Catalog，并指定其名称、默认数据库、Hive配置目录和版本。 - 接下来，我们使用
TableEnvironment.registerCatalog(catalogName, hive)将Hive Catalog注册到表环境。 - 然后，我们使用
TableEnvironment.useCatalog(catalogName)将注册的Hive Catalog设置为当前使用的Catalog。 - 最后，我们使用
TableEnvironment.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.HIVE)设置Hive方言，以确保使用Hive语法执行SQL语句。
4. 步骤3：从外部系统读取数据到Flink表
在这一步中，我们需要从外部系统（例如Kafka）读取数据，并将其存储在一个Flink表中。以下是需要使用的代码：
// 导入所需的包
import org.apache.flink.table.api.TableSchema;
import org.apache.flink.table.descriptors.*;
// 定义Kafka连接器
String kafkaTopic = "mytopic";
String kafkaBootstrapServers = "localhost:9092";
Kafka kafka = new Kafka()
.version("0.11")
.topic(kafkaTopic)
.property("bootstrap.servers", kafkaBootstrapServers)
.property("group.id", "mygroup");
// 定义Avro格式
Avro avro = new Avro()
.recordClass(MyRecord.class);
// 定义Schema
TableSchema schema = new TableSchema.Builder()
.field("field1", DataTypes.STRING())
.field("field2", DataTypes.INT())
.build();
// 创建连接器描述符
ConnectorDescriptor connectorDescriptor = new Kafka()
.version("0.11")
.topic(kafkaTopic)
.property("bootstrap.servers", kafkaBootstrapServers)
.property("group.id", "mygroup");
// 创建表描述符
