flink table api 写入Hive分区表

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mob64ca12f6aae1 2024-07-10 04:09:59 ©著作权

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使用Flink Table API将数据写入Hive分区表

在实时数据处理领域，Apache Flink是一个非常流行的开源分布式流处理框架。它提供了Table API，一种基于SQL的API，可以方便地对数据进行转换和分析。同时，Flink还支持将处理后的数据写入外部存储，比如Hive分区表。本文将介绍如何使用Flink Table API将数据写入Hive分区表，并提供相应的代码示例。

准备工作

在开始之前，需要确保已经安装了Flink集群和Hive，并且Flink可以连接到Hive。另外，需要创建一个Hive分区表，用来存储Flink处理后的数据。

编写Flink程序

首先，我们需要编写一个Flink程序，使用Table API对数据进行处理并将结果写入Hive分区表。以下是一个简单的Flink程序示例：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.BatchTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;

public class FlinkHivePartitionWriter {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode().build();
        BatchTableEnvironment tEnv = BatchTableEnvironment.create(env, settings);

        String catalogName = "hive_catalog";
        String databaseName = "default";
        String tableName = "partitioned_table";

        HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog(catalogName, databaseName);
        tEnv.registerCatalog(catalogName, hiveCatalog);
        tEnv.useCatalog(catalogName);

        String sourceTable = "source_table";
        tEnv.executeSql("CREATE TABLE " + sourceTable + " (id INT, name STRING) WITH ('connector' = 'filesystem', 'path' = 'file:///path/to/source/csv', 'format' = 'csv')");

        Table source = tEnv.from(sourceTable);
        Table result = source.select("id, name").where("id > 100");

        String sinkTable = "hive_table";
        tEnv.executeSql("CREATE TABLE " + sinkTable + " (id INT, name STRING) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS PARQUET");

        tEnv.insertInto(sinkTable, result);
        tEnv.execute("Flink Hive Partition Writer");
    }
}

在这个示例中，我们使用Flink Table API从一个CSV文件中读取数据，对数据进行筛选处理，并将结果写入Hive分区表。请注意，代码中的路径和字段名称需要根据实际情况进行修改。

将程序打包并提交到集群

完成程序编写后，接下来需要将程序打包成JAR包，并提交到Flink集群运行。可以使用Flink自带的CLI工具（如flink run）或者通过Flink的Web界面提交作业。

创建Hive分区表

在Flink程序成功运行后，可以在Hive中查看已经写入的数据。需要创建一个与Flink程序中定义的表结构一致的Hive分区表。以下是一个简单的DDL示例：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS default.hive_table (
    id INT,
    name STRING
)
PARTITIONED BY (dt STRING)
STORED AS PARQUET
LOCATION '/path/to/hive/table';