flinksql 连接hive，往hive里写数据

要使用 FlinkSQL 连接 Hive 并往其中写入数据，需要完成以下步骤：

1. 配置 FlinkSQL 的环境变量，需要包括 Hive 的相关配置信息，例如：Hive 的 JDBC 驱动、Hive 的 Metastore 地址等。

2. 在 FlinkSQL 中创建 Hive 表，可以使用 CREATE TABLE 语句，例如：

CREATE TABLE hive_table (
  id INT,
  name STRING
) PARTITIONED BY (ds STRING) STORED AS PARQUET;

3. 在 FlinkSQL 中使用 INSERT INTO 语句往 Hive 表中插入数据，例如：

INSERT INTO hive_table
SELECT id, name, ds
FROM source_table;

其中，source_table 是 FlinkSQL 中的数据源表，可以是 Kafka、MySQL 等数据源。

需要注意的是，FlinkSQL 默认使用批处理模式往 Hive 中写入数据，如果需要使用流处理模式，需要使用 Flink 的 Table API 或 DataStream API，将数据流转换为 Table，并使用 Table API 的 insertInto() 方法将数据写入 Hive 表中。

相关问题

flinksql连接hive读取hive表

要在Flink SQL中连接并读取Hive表，您可以使用Hive catalog或Flink JDBC连接器的方法。

使用Hive catalog的方法如下：
1. 首先，您需要在Flink SQL Stream Builder中注册Hive catalog。这可以通过在Flink SQL CLI或Flink SQL客户端中执行相应的DDL语句来完成。\[3\]
2. 注册完成后，您可以在Flink SQL中使用Hive表。您可以通过在SQL查询中使用类似于"SELECT * FROM hive_table"的语句来读取Hive表的数据。\[1\]

使用Flink JDBC连接器的方法如下：
1. 首先，您需要确保Hive表的数据可以通过JDBC连接器访问。这可以通过在Flink的配置文件中配置Hive JDBC连接器的相关信息来实现。\[2\]
2. 配置完成后，您可以在Flink SQL中使用JDBC连接器来读取Hive表。您可以通过在SQL查询中使用类似于"SELECT * FROM jdbc_table"的语句来读取Hive表的数据。

无论您选择使用Hive catalog还是JDBC连接器，都可以在Flink SQL中连接并读取Hive表的数据。具体选择取决于您的需求和环境。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [通过 Flink SQL 使用 Hive 表丰富流](https://blog.csdn.net/wang_x_f911/article/details/127980900)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

flinksql 关联hive维表

flinksql可以通过内置的HiveCatalog来与Hive中的维表进行关联。下面是一个用于关联Hive维表的示例代码:

首先，需要在flink的环境中配置HiveCatalog，可以在flink的配置文件中添加如下配置:

catalogs.myhive.type=hive
catalogs.myhive.session-conf.dir=/path/to/hive-site.xml

然后在flinksql中创建HiveCatalog:

CREATE CATALOG myhive WITH (
  'type'='hive',
  'hive-conf-dir'='/path/to/hive-site.xml'
)

接下来，可以使用HiveCatalog创建表并将其与Hive中的维表关联:

CREATE TABLE mytable (
  id BIGINT,
  name STRING,
  age INT
) WITH (
  'connector'='hive',
  'table-name'='my_table',
  'database-name'='my_database',
  'hive-version'='3.1.2',
  'hive-catalog'='myhive'
)

然后，可以使用FlinkSQL查询关联了Hive维表的数据:

SELECT t.id, t.name, v.address
FROM mytable AS t
LEFT JOIN hive_dimension AS v
ON t.id = v.id

在这个例子中，我们将Flink的表mytable与Hive中的维表hive_dimension进行了左连接操作，通过id字段进行关联，查询了id、name和address字段的数据。

以上就是使用flinksql关联Hive维表的基本步骤和示例代码。关联Hive维表可以让我们更方便地在flink中使用Hive中的数据进行分析和计算。