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。