scala中flink如何取hive的数据

在Scala中使用Apache Flink处理Hive数据通常涉及以下几个步骤：

1. **添加依赖**：首先，你需要在Flink项目中引入Hive的支持。这通常通过Maven或Gradle将`flink-connector-hive`库添加到你的构建文件中。

<!-- Maven -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-hadoop-compatibility_2.11</artifactId>
  <version>${flink.version}</version>
</dependency>

<!-- Gradle -->
implementation 'org.apache.flink:flink-hadoop-compatibility_${scala.binary.version}:${flink.version}'

2. **配置Hive连接**：需要设置Flink JobManager和TaskManager与Hadoop/Hive集群的联系信息，包括HDFS地址、Hive元存储位置等，可以使用`HiveCatalog`或`HiveTableEnvironment`。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val catalog = new HiveCatalog("default", "hdfs://your_hdfs_address", username, password)
val tEnv = TableEnvironment.create(env, catalog)
tEnv.executeSql("CREATE TABLE your_table ( ...) WITH ('connector'='hive', 'url'='jdbc:hive2://your_hive_address', 'username'='...', 'password'='...')")

3. **读取数据**：使用`tableEnvironment`的SQL API查询Hive表并获取结果集。

val queryResult = tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM your_table")
queryResult.printSchema() // 查看结果列

4. **处理数据**：对查询结果进行流式处理，如过滤、转换、聚合等，然后可以根据需要进一步操作。

5. **提交作业**：最后，提交作业到Flink集群运行。