flink java 批量写入数据到hive
时间: 2023-08-08 10:04:51 浏览: 82
要使用Flink将批量数据写入Hive中,需要使用Flink的Hive Sink。以下是一些步骤:
1. 确保你的Flink集群和Hive集群在同一个Hadoop集群中,并且Flink和Hive都能够访问同一个Hadoop文件系统。
2. 在Flink应用程序中添加Hive Sink依赖项。例如,如果你正在使用Maven构建项目,可以在pom.xml中添加以下依赖项:
```
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-hive_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
```
3. 创建Hive表并将其注册到Flink中。可以使用Flink的HiveCatalog或HiveMetastoreCatalog。例如,以下是使用HiveMetastoreCatalog注册表的示例代码:
```
String catalogName = "myhive"; // Hive catalog name
String databaseName = "mydb"; // Hive database name
String tableName = "mytable"; // Hive table name
// Create Hive table
String createTableDDL = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS " + tableName +
" (id INT, name STRING) " +
" PARTITIONED BY (dt STRING) " +
" STORED AS ORC";
hiveClient.execute(createTableDDL);
// Register Hive table as Flink table
HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog(catalogName, databaseName, hiveConfDir);
hiveCatalog.open();
TableSchema tableSchema = new TableSchema(new String[]{"id", "name", "dt"}, new TypeInformation[]{Types.INT, Types.STRING, Types.STRING});
HiveTableDescriptor hiveTableDescriptor = new HiveTableDescriptor(hiveCatalog, tableName, tableSchema);
hiveTableDescriptor.setPartitionKeys(new String[]{"dt"});
tableEnv.registerTableSource(tableName, hiveTableDescriptor.getTableSource());
tableEnv.registerTableSink(tableName, hiveTableDescriptor.getTableSink());
```
4. 将数据写入Hive表。可以使用Flink的DataSet或DataStream API读取批量数据,并使用Flink的Hive Sink将数据写入Hive表。例如,以下是使用DataSet API将数据写入Hive表的示例代码:
```
DataSet<Row> data = ...; // Batch data to be written to Hive table
String partitionValue = "20220101"; // Partition value
data.addSink(
new HiveSink(
tableName,
new Configuration(),
new TableSchema(new String[]{"id", "name", "dt"}, new TypeInformation[]{Types.INT, Types.STRING, Types.STRING}),
new String[]{"dt"},
new String[]{partitionValue}
)
);
```
当你运行Flink应用程序时,数据将被写入Hive表的指定分区中。