Flink 官方文档中的 Hive Integration 部分，介绍如何使用 Flink 的 UpsertStreamTableSink 和 RetractStreamTableSink

Flink 官方文档中的 Hive Integration 部分介绍了如何使用 Flink 的 UpsertStreamTableSink 和 RetractStreamTableSink。

在 Flink 中，可以使用 UpsertStreamTableSink 和 RetractStreamTableSink 将数据写入 Hive 表中。这两个 TableSink 都可以将 Flink 流式计算结果写入到 Hive 表中，但是 UpsertStreamTableSink 支持更多的操作类型，比如 upsert 操作。

在使用 UpsertStreamTableSink 时，需要先在 Hive 中创建一个表，表结构需要与 Flink 流式计算结果的结构匹配。然后，需要在 Flink 中创建一个 Table 对象，将其与 UpsertStreamTableSink 绑定。最后，将流式计算结果写入到这个 Table 对象中，它将自动将结果写入到 Hive 表中。

使用 RetractStreamTableSink 也是类似的，但是需要注意的是，RetractStreamTableSink 只支持插入和删除操作，不支持 upsert 操作。

总的来说，在使用 Flink 与 Hive 集成时，可以根据实际需要选择使用 UpsertStreamTableSink 或 RetractStreamTableSink。

相关问题

flink-sql-connector-hive和flink-connector-hive区别

flink-sql-connector-hive和flink-connector-hive的区别在于它们的作用和使用方式：

flink-sql-connector-hive是一个Flink SQL连接器，用于将Flink与Hive集成，可以在Flink SQL中使用Hive表进行数据处理。它提供了一个Flink TableSource和Flink TableSink，可以将Hive表作为输入源或输出目标。

flink-connector-hive是一个Flink数据源/接收器，用于将Flink与Hive集成，可以读取或写入Hive表。它提供了一个HiveTableSource和HiveTableSink，可以将Hive表作为输入源或输出目标。

总的来说，flink-sql-connector-hive更适合在Flink SQL中使用，而flink-connector-hive更适合在Flink中使用。

flink 在窗口中运行hivesink

Flink 可以将数据流输出到 Hive 中，实现这个功能需要使用 Flink 的 Hive 插件。然后，可以使用 Flink 的窗口操作对数据流进行处理，最后将结果输出到 Hive 中。

以下是一个示例代码，演示如何将 Flink 流式数据写入 Hive 中：

// 创建 Flink 流式数据
DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = ...

// 将数据写入 Hive 中
StreamingFileSink<Tuple2<String, Integer>> sink = StreamingFileSink
    .forBulkFormat(new Path(hdfsPath), ParquetAvroWriters.forReflectRecord(Tuple2.class))
    .withBucketAssigner(new EventTimeBucketAssigner())
    .withBucketCheckInterval(10 * 1000L)
    .withRollingPolicy(DefaultRollingPolicy.builder()
        .withRolloverInterval(15 * 60 * 1000L)
        .withInactivityInterval(5 * 60 * 1000L)
        .withMaxPartSize(1024 * 1024 * 128L)
        .build())
    .build();

dataStream.addSink(sink);

在上面的代码中，首先创建了一个 Flink 流式数据 `dataStream`，然后使用 `StreamingFileSink` 将数据流写入 Hive 中。其中，`hdfsPath` 是 Hive 数据存储的 HDFS 路径，`ParquetAvroWriters.forReflectRecord(Tuple2.class)` 指定了数据写入 Parquet 格式，`EventTimeBucketAssigner()` 指定了时间窗口的划分规则，`DefaultRollingPolicy` 指定了数据文件的滚动策略。最后，使用 `addSink()` 方法将数据流绑定到 Hive 输出 sink 上。