scala中flink如何读取hive数据

在Scala中使用Apache Flink处理Hive数据通常涉及两个步骤：首先设置Flink连接到Hive metastore，然后创建一个InputFormat从Hive表中读取数据。

1. **配置Flink与Hive连接**：
首先，你需要在Flink环境中添加Hive的支持，这通常通过添加Hive Metastore连接相关的依赖项完成。如果你使用的是Scala Shell或者Flink的DataStream API，可以在启动环境变量或job configuration中配置Hadoop配置文件，例如`conf/hive-site.xml`，告诉Flink元存储的位置：

   val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
   env.setConfiguration("fs.hdfs.impl", "org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem")
   env.setConfiguration("fs.defaultFS", "<your_hdfs_cluster>")

2. **创建Hive TableSource**：
使用Flink的`TableEnvironment`，你可以创建一个`HiveTableSource`来获取Hive表的数据。这需要提供数据库名、表名以及可能的过滤条件（如SQL查询）：

   import org.apache.flink.table.api.bridge.java._
   
   val tableEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment.getTableEnvironment
   val hiveConfig = new Configuration()
   hiveConfig.set("javax.jdo.option.ConnectionURL", "jdbc:hive2://<your_host>:<port>/<database>;principal=<user>@<realm>")
   tableEnv.registerTable("my_table", HiveConnectionOptions.create(hiveConfig).toDDL)

3. **读取数据**：
现在你可以像操作其他数据源一样，创建DataStream或者Table，并执行数据处理操作：

   val dataStream = tableEnv.from("my_table").select($"column1", $"column2") // 根据实际需要选择列
   dataStream.print() // 打印示例

然后运行作业，Flink会执行SQL查询并返回结果流。