在上一篇分享Flink集成Hive之快速入门--以Flink1.12为例中，介绍了Flink集成Hive的进本步骤。本文分享，将继续介绍Flink集成Hive的另外两个概念：Hive Catalog与Hive Dialect。本文包括以下内容，希望对你有所帮助。
什么是Hive Catalog
我们知道，Hive使用Hive Metastore(HMS)存储元数据信息，使用关系型数据库来持久化存储这些信息。所以，Flink集成Hive需要打通Hive的metastore，去管理Flink的元数据，这就是Hive Catalog的功能。
Hive Catalog的主要作用是使用Hive MetaStore去管理Flink的元数据。Hive Catalog可以将元数据进行持久化，这样后续的操作就可以反复使用这些表的元数据，而不用每次使用时都要重新注册。如果不去持久化catalog，那么在每个session中取处理数据，都要去重复地创建元数据对象，这样是非常耗时的。
如何使用Hive Catalog
HiveCatalog是开箱即用的，所以，一旦配置好Flink与Hive集成，就可以使用HiveCatalog。比如，我们通过FlinkSQL 的DDL语句创建一张kafka的数据源表，立刻就能查看该表的元数据信息。
HiveCatalog可以处理两种类型的表：一种是Hive兼容的表，另一种是普通表(generic table)。其中Hive兼容表是以兼容Hive的方式来存储的，所以，对于Hive兼容表而言，我们既可以使用Flink去操作该表，又可以使用Hive去操作该表。
普通表是对Flink而言的，当使用HiveCatalog创建一张普通表，仅仅是使用Hive MetaStore将其元数据进行了持久化，所以可以通过Hive查看这些表的元数据信息(通过DESCRIBE FORMATTED命令)，但是不能通过Hive去处理这些表，因为语法不兼容。
对于是否是普通表，Flink使用is_generic属性进行标识。默认情况下，创建的表是普通表，即is_generic=true，如果要创建Hive兼容表，需要在建表属性中指定is_generic=false。
尖叫提示：
由于依赖Hive Metastore，所以必须开启Hive MetaStore服务
代码中使用Hive Catalog
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);
String name = "myhive";
String defaultDatabase = "default";
String hiveConfDir = "/opt/modules/apache-hive-2.3.4-bin/conf";
HiveCatalog hive = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir);
tableEnv.registerCatalog("myhive", hive);
// 使用注册的catalog
tableEnv.useCatalog("myhive");
Flink SQLCli中使用Hive Catalog
在FlinkSQL Cli中使用Hive Catalog很简单，只需要配置一下sql-cli-defaults.yaml文件即可。配置内容如下：
catalogs:
- name: myhive
type: hive
default-database: default
hive-conf-dir: /opt/modules/apache-hive-2.3.4-bin/conf
![]()
在FlinkSQL Cli中创建一张kafka表，该表默认为普通表，即is_generic=true
CREATE TABLE user_behavior (
`user_id` BIGINT, -- 用户id
`item_id` BIGINT, -- 商品id
`cat_id` BIGINT, -- 品类id
`action` STRING, -- 用户行为
`province` INT, -- 用户所在的省份
`ts` BIGINT, -- 用户行为发生的时间戳
`proctime` AS PROCTIME(), -- 通过计算列产生一个处理时间列
`eventTime` AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(ts, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')), -- 事件时间
WATERMARK FOR eventTime AS eventTime - INTERVAL '5' SECOND -- 定义watermark
) WITH (
'connector' = 'kafka', -- 使用 kafka connector
'topic' = 'user_behavior', -- kafka主题
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', -- 偏移量
'properties.group.id' = 'group1', -- 消费者组
'properties.bootstrap.servers' = 'kms-2:9092,kms-3:9092,kms-4:9092',
'format' = 'json', -- 数据源格式为json
'json.fail-on-missing-field' = 'true',
'json.ignore-parse-errors' = 'false'
);
我们可以在Hive客户端中查看该表的元数据信息
hive (default)> desc formatted user_behavior;
Table Parameters:
...
is_generic true
...
从上面的元数据信息可以看出，is_generic=true，说明该表是一张普通表，如果在Hive中去查看该表，则会报错。
上面创建的表是普通表，该表不能使用Hive去查询。那么，该如何创建一张Hive兼容表呢？我们只需要在建表的属性中显示指定is_generic=false即可，具体如下：
CREATE TABLE hive_compatible_tbl (
`user_id` BIGINT, -- 用户id
`item_id` BIGINT, -- 商品id
`cat_id` BIGINT, -- 品类id
`action` STRING, -- 用户行为
`province` INT, -- 用户所在的省份
`ts` BIGINT -- 用户行为发生的时间戳
) WITH (
'connector' = 'kafka', -- 使用 kafka connector
'topic' = 'user_behavior', -- kafka主题
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', -- 偏移量
'properties.group.id' = 'group1', -- 消费者组
'properties.bootstrap.servers' = 'kms-2:9092,kms-3:9092,kms-4:9092',
'format' = 'json', -- 数据源格式为json
'json.fail-on-missing-field' = 'true',
'json.ignore-parse-errors' = 'false',
'is_generic' = 'false'
);
当我们在Hive中查看该表的元数据信息时，可以看出：is_generic =false
hive (default)> desc formatted hive_compatible_tbl;
Table Parameters:
...
is_generic false
...
我们可以使用FlinkSQL Cli或者HiveCli向该表中写入数据，然后分别通过FlinkSQL Cli和Hive Cli去查看该表数据的变化
hive (default)> insert into hive_compatible_tbl select 2020,1221,100,'buy',11,1574330486;
hive (default)> select * from hive_compatible_tbl;
再在FlinkSQL Cli中查看该表，
Flink SQL> select user_id,item_id,action from hive_compatible_tbl;
user_id item_id action
2020 1221 buy
同样，我们可以在FlinkSQL Cli中去向该表中写入数据：
Flink SQL> insert into hive_compatible_tbl select 2020,1222,101,'fav',11,1574330486;
Flink SQL> select user_id,item_id,action from hive_compatible_tbl;
user_id item_id action
2020 1221 buy
2020 1222 fav
尖叫提示：
对于Hive兼容的表，需要注意数据类型，具体的数据类型对应关系以及注意点如下
| Flink 数据类型 |
Hive 数据类型 |
| CHAR(p) |
CHAR(p) |
| VARCHAR(p) |
VARCHAR(p) |
| STRING |
STRING |
| BOOLEAN |
BOOLEAN |
| TINYINT |
TINYINT |
| SMALLINT |
SMALLINT |
| INT |
INT |
| BIGINT |
LONG |
| FLOAT |
FLOAT |
| DOUBLE |
DOUBLE |
| DECIMAL(p, s) |
DECIMAL(p, s) |
| DATE |
DATE |
| TIMESTAMP(9) |
TIMESTAMP |
| BYTES |
BINARY |
| ARRAY |
LIST |
| MAP<K, V> |
MAP<K, V> |
| ROW |
STRUCT |
注意：
-
-
Hive
VARCHAR(p)类型的最大长度为65535
-
Hive
MAP类型的key仅支持基本类型，而Flink’s MAP 类型的key执行任意类型
-
-
Hive’s
TIMESTAMP 的精度是 9 ， Hive UDFs函数只能处理 precision <= 9的 TIMESTAMP 值
-
Hive 不支持 Flink提供的
TIMESTAMP_WITH_TIME_ZONE, TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIME_ZONE, 及 MULTISET类型
-
Flink
INTERVAL 类型与 Hive INTERVAL 类型不一样
上面介绍了普通表和Hive兼容表，那么我们该如何使用Hive的语法进行建表呢？这个时候就需要使用Hive Dialect。
什么是Hive Dialect
从Flink1.11.0开始，只要开启了Hive dialect配置，用户就可以使用HiveQL语法，这样我们就可以在Flink中使用Hive的语法使用一些DDL和DML操作。
Flink目前支持两种SQL方言(SQL dialects),分别为：default和hive。默认的SQL方言是default，如果要使用Hive的语法，需要将SQL方言切换到hive。
如何使用Hive Dialect
在SQL Cli中使用Hive dialect
使用hive dialect只需要配置一个参数即可，该参数名称为：table.sql-dialect。我们就可以在sql-client-defaults.yaml配置文件中进行配置，也可以在具体的会话窗口中进行设定，对于SQL dialect的切换，不需要进行重启session。
execution:
planner: blink
type: batch
result-mode: table
configuration:
table.sql-dialect: hive
如果我们需要在SQL Cli中进行切换hive dialect，可以使用如下命令：
Flink SQL> set table.sql-dialect=hive; -- 使用hive dialect
Flink SQL> set table.sql-dialect=default; -- 使用default dialect
尖叫提示：
一旦切换到了hive dialect，就只能使用Hive的语法建表，如果尝试使用Flink的语法建表，则会报错
在Table API中配合dialect
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner()...build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);
// 使用hive dialect
tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.HIVE);
// 使用 default dialect
tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);
操作示例
Flink SQL> set table.sql-dialect=hive;
-- 使用Hive语法创建一张表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `hive_dialect_tbl` (
`id` int COMMENT 'id',
`name` string COMMENT '名称',
`age` int COMMENT '年龄'
)
COMMENT 'hive dialect表测试'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
进入Hive客户端去查看该表的元数据信息
desc formatted hive_dialect_tbl;
col_name data_type comment
# col_name data_type comment
id int
name string
age int
# Detailed Table Information
Database: default
Owner: null
CreateTime: Mon Dec 21 17:23:48 CST 2020
LastAccessTime: UNKNOWN
Retention: 0
Location: hdfs://kms-1.apache.com:8020/user/hive/warehouse/hive_dialect_tbl
Table Type: MANAGED_TABLE
Table Parameters:
comment hive dialect表测试
is_generic false
transient_lastDdlTime 1608542628
# Storage Information
SerDe Library: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
InputFormat: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
OutputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.IgnoreKeyTextOutputFormat
Compressed: No
Num Buckets: -1
Bucket Columns: []
Sort Columns: []
Storage Desc Params:
field.delim ,
serialization.format ,
很明显，该表是一张Hive兼容表，即is_generic=false。
使用FlinkSQLCli向该表中写入一条数据：
Flink SQL> insert into hive_dialect_tbl select 1,'tom',20;
我们也可以在Hive的Cli中去操作该表
hive (default)> select * from hive_dialect_tbl;
hive (default)> insert into hive_dialect_tbl select 2,'jack',22;
以下是使用Hive方言的一些注意事项。
-
Hive dialect只能用于操作Hive表，不能用于普通表。Hive方言应与HiveCatalog一起使用。
-
虽然所有Hive版本都支持相同的语法，但是是否有特定功能仍然取决于使用的Hive版本。例如，仅在Hive-2.4.0或更高版本中支持更新数据库位置。
-
Hive和Calcite具有不同的保留关键字。例如，
default在Calcite中是保留关键字，在Hive中是非保留关键字。所以，在使用Hive dialect时，必须使用反引号（`）引用此类关键字，才能将其用作标识符。
-
当然，一旦开启了Hive dialect，我们就可以按照Hive的操作方式在Flink中去处理Hive的数据了，具体的操作与Hive一致，本文不再赘述。
总结
本文主要介绍了Hive Catalog和Hive Dialect。其中Hive Catalog的作用是持久化Flink的元数据信息，Hive Dialect是支持Hive语法的一个配置参数，这两个概念是Flink集成Hive的关键。下一篇分享将介绍如何使用Flink读写Hive。
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