作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何使用 Flink CDC SQL 将数据写入 Hive 分区表。以下是整个过程的详细步骤和代码示例。

流程步骤

以下是实现 Flink CDC SQL 写入 Hive 分区表的步骤：

步骤 描述
1 准备环境
2 配置 Flink 集群
3 创建 Flink CDC SQL 任务
4 定义 Hive 分区表
5 执行 Flink CDC SQL 任务

状态图

以下是整个流程的状态图：

stateDiagram-v2
    A[开始] --> B[准备环境]
    B --> C[配置 Flink 集群]
    C --> D[创建 Flink CDC SQL 任务]
    D --> E[定义 Hive 分区表]
    E --> F[执行 Flink CDC SQL 任务]
    F --> G[结束]

序列图

以下是整个流程的序列图：

sequenceDiagram
    participant A as 开始
    participant B as 准备环境
    participant C as 配置 Flink 集群
    participant D as 创建 Flink CDC SQL 任务
    participant E as 定义 Hive 分区表
    participant F as 执行 Flink CDC SQL 任务

    A->>B: 准备环境
    B->>C: 配置 Flink 集群
    C->>D: 创建 Flink CDC SQL 任务
    D->>E: 定义 Hive 分区表
    E->>F: 执行 Flink CDC SQL 任务
    F->>A: 结束

代码示例

  1. 准备环境：确保你的机器上安装了 Flink 和 Hive，并且它们可以正常运行。

  2. 配置 Flink 集群：

    CREATE TABLE my_source_table (
  id INT,
  data STRING,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'my_topic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'properties.group.id' = 'testGroup',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset'
);

  3. 创建 Flink CDC SQL 任务：

    CREATE TABLE my_sink_table (
  id INT,
  data STRING,
  dt STRING,
  PRIMARY KEY (id, dt) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'hive',
  'path' = '/path/to/your/hive/partition/table',
  'topic' = 'my_topic',
  'partitioned-by' = 'dt',
  'partition.time-extractor' = '$.data',
  'hive.metastore.uris' = 'thrift://localhost:9083'
);

  4. 定义 Hive 分区表：

    CREATE TABLE my_hive_partition_table (
  id INT,
  data STRING,
  dt STRING
) PARTITIONED BY (dt STRING);

  5. 执行 Flink CDC SQL 任务：

    INSERT INTO my_sink_table SELECT * FROM my_source_table;

结尾

通过以上步骤和代码示例，你应该能够理解如何使用 Flink CDC SQL 将数据写入 Hive 分区表。希望这对你有所帮助，祝你在开发过程中一切顺利！