什么是Hive Catalog

我們知道，Hive使用Hive Metastore(HMS)存儲元數據信息，使用關系型數據庫來持久化存儲這些信息。所以，Flink集成Hive需要打通Hive的metastore，去管理Flink的元數據，這就是Hive Catalog的功能。

Hive Catalog的主要作用是使用Hive MetaStore去管理Flink的元數據。Hive Catalog可以將元數據進行持久化，這樣后續的操作就可以反復使用這些表的元數據，而不用每次使用時都要重新注冊。如果不去持久化catalog，那么在每個session中取處理數據，都要去重復地創建元數據對象，這樣是非常耗時的。 

如何使用Hive Catalog

HiveCatalog是開箱即用的，所以，一旦配置好Flink與Hive集成，就可以使用HiveCatalog。比如，我們通過FlinkSQL 的DDL語句創建一張kafka的數據源表，立刻就能查看該表的元數據信息。

HiveCatalog可以處理兩種類型的表：一種是Hive兼容的表，另一種是普通表(generic table)。其中Hive兼容表是以兼容Hive的方式來存儲的，所以，對于Hive兼容表而言，我們既可以使用Flink去操作該表，又可以使用Hive去操作該表。

普通表是對Flink而言的，當使用HiveCatalog創建一張普通表，僅僅是使用Hive MetaStore將其元數據進行了持久化，所以可以通過Hive查看這些表的元數據信息(通過DESCRIBE FORMATTED命令)，但是不能通過Hive去處理這些表，因為語法不兼容。

對于是否是普通表，Flink使用is_generic屬性進行標識。默認情況下，創建的表是普通表，即is_generic=true，如果要創建Hive兼容表，需要在建表屬性中指定is_generic=false。

尖叫提示：

由于依賴Hive Metastore，所以必須開啟Hive MetaStore服務 

代碼中使用Hive Catalog

   EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().build();
        TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);

        String name            = "myhive";
        String defaultDatabase = "default";
        String hiveConfDir = "/opt/modules/apache-hive-2.3.4-bin/conf";

        HiveCatalog hive = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir);
        tableEnv.registerCatalog("myhive", hive);
        // 使用注冊的catalog
        tableEnv.useCatalog("myhive");  
  

Flink SQLCli中使用Hive Catalog

在FlinkSQL Cli中使用Hive Catalog很簡單，只需要配置一下sql-cli-defaults.yaml文件即可。配置內容如下：

catalogs:
   - name: myhive
     type: hive
     default-database: default
     hive-conf-dir: /opt/modules/apache-hive-2.3.4-bin/conf

在FlinkSQL Cli中創建一張kafka表，該表默認為普通表，即is_generic=true

CREATE TABLE user_behavior ( 
    `user_id` BIGINT, -- 用戶id
    `item_id` BIGINT, -- 商品id
    `cat_id` BIGINT, -- 品類id
    `action` STRING, -- 用戶行為
    `province` INT, -- 用戶所在的省份
    `ts` BIGINT, -- 用戶行為發生的時間戳
    `proctime` AS PROCTIME(), -- 通過計算列產生一個處理時間列
    `eventTime` AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(ts, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')), -- 事件時間
     WATERMARK FOR eventTime AS eventTime - INTERVAL '5' SECOND  -- 定義watermark
 ) WITH ( 
    'connector' = 'kafka', -- 使用 kafka connector
    'topic' = 'user_behavior', -- kafka主題
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', -- 偏移量
    'properties.group.id' = 'group1', -- 消費者組
    'properties.bootstrap.servers' = 'kms-2:9092,kms-3:9092,kms-4:9092', 
    'format' = 'json', -- 數據源格式為json
    'json.fail-on-missing-field' = 'true',
    'json.ignore-parse-errors' = 'false'
);

我們可以在Hive客戶端中查看該表的元數據信息

hive (default)> desc formatted  user_behavior;
Table Parameters:                
       ...
        is_generic              true                
      ...         

從上面的元數據信息可以看出，is_generic=true，說明該表是一張普通表，如果在Hive中去查看該表，則會報錯。

上面創建的表是普通表，該表不能使用Hive去查詢。那么，該如何創建一張Hive兼容表呢？我們只需要在建表的屬性中顯示指定is_generic=false即可，具體如下：

CREATE TABLE hive_compatible_tbl ( 
    `user_id` BIGINT, -- 用戶id
    `item_id` BIGINT, -- 商品id
    `cat_id` BIGINT, -- 品類id
    `action` STRING, -- 用戶行為
    `province` INT, -- 用戶所在的省份
    `ts` BIGINT -- 用戶行為發生的時間戳
 ) WITH ( 
    'connector' = 'kafka', -- 使用 kafka connector
    'topic' = 'user_behavior', -- kafka主題
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', -- 偏移量
    'properties.group.id' = 'group1', -- 消費者組
    'properties.bootstrap.servers' = 'kms-2:9092,kms-3:9092,kms-4:9092', 
    'format' = 'json', -- 數據源格式為json
    'json.fail-on-missing-field' = 'true',
    'json.ignore-parse-errors' = 'false',
    'is_generic' = 'false'
);

當我們在Hive中查看該表的元數據信息時，可以看出：is_generic =false

hive (default)> desc formatted hive_compatible_tbl;
Table Parameters:                
        ...           
        is_generic              false               
        ...

我們可以使用FlinkSQL Cli或者HiveCli向該表中寫入數據，然后分別通過FlinkSQL Cli和Hive Cli去查看該表數據的變化

hive (default)> insert into hive_compatible_tbl select 2020,1221,100,'buy',11,1574330486;
hive (default)> select * from hive_compatible_tbl;

再在FlinkSQL Cli中查看該表，

Flink SQL> select user_id,item_id,action from hive_compatible_tbl;
                   user_id                   item_id                    action
                      2020                      1221                       buy
    

同樣，我們可以在FlinkSQL Cli中去向該表中寫入數據：

Flink SQL>  insert into hive_compatible_tbl select 2020,1222,101,'fav',11,1574330486;
Flink SQL> select user_id,item_id,action from hive_compatible_tbl;

                   user_id                   item_id                    action
                      2020                      1221                       buy
                      2020                      1222                       fav

尖叫提示：

對于Hive兼容的表，需要注意數據類型，具體的數據類型對應關系以及注意點如下

注意：

• Hive     CHAR(p) 類型的最大長度為255
• Hive     VARCHAR(p)類型的最大長度為65535
• Hive     MAP類型的key僅支持基本類型，而Flink’s     MAP 類型的key執行任意類型
• Hive不支持聯合數據類型，比如STRUCT
• Hive’s     TIMESTAMP 的精度是 9 ， Hive UDFs函數只能處理 precision <= 9的     TIMESTAMP 值
• Hive 不支持 Flink提供的     TIMESTAMP_WITH_TIME_ZONE,     TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIME_ZONE, 及     MULTISET類型
• Flink     INTERVAL 類型與 Hive     INTERVAL 類型不一樣

上面介紹了普通表和Hive兼容表，那么我們該如何使用Hive的語法進行建表呢？這個時候就需要使用Hive Dialect。 

什么是Hive Dialect

從Flink1.11.0開始，只要開啟了Hive dialect配置，用戶就可以使用HiveQL語法，這樣我們就可以在Flink中使用Hive的語法使用一些DDL和DML操作。

Flink目前支持兩種SQL方言(SQL dialects),分別為：default和hive。默認的SQL方言是default，如果要使用Hive的語法，需要將SQL方言切換到hive。 

如何使用Hive Dialect 

在SQL Cli中使用Hive dialect

使用hive dialect只需要配置一個參數即可，該參數名稱為：table.sql-dialect。我們就可以在sql-client-defaults.yaml配置文件中進行配置，也可以在具體的會話窗口中進行設定，對于SQL dialect的切換，不需要進行重啟session。

execution:
  planner: blink
  type: batch
  result-mode: table

configuration:
  table.sql-dialect: hive

如果我們需要在SQL Cli中進行切換hive dialect，可以使用如下命令：

Flink SQL> set table.sql-dialect=hive; -- 使用hive dialect
Flink SQL> set table.sql-dialect=default; -- 使用default dialect

尖叫提示：

一旦切換到了hive dialect，就只能使用Hive的語法建表，如果嘗試使用Flink的語法建表，則會報錯 

在Table API中配合dialect

EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner()...build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);
// 使用hive dialect
tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.HIVE);
// 使用 default dialect
tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);  
  

操作示例

Flink SQL> set table.sql-dialect=hive;
-- 使用Hive語法創建一張表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `hive_dialect_tbl` (
  `id` int COMMENT 'id',
  `name` string COMMENT '名稱',
  `age` int COMMENT '年齡' 
)
COMMENT 'hive dialect表測試'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

進入Hive客戶端去查看該表的元數據信息

desc formatted hive_dialect_tbl;
col_name        data_type       comment
# col_name              data_type               comment             
                 
id                      int                                         
name                    string                                      
age                     int                                         
                 
# Detailed Table Information             
Database:               default                  
Owner:                  null                     
CreateTime:             Mon Dec 21 17:23:48 CST 2020     
LastAccessTime:         UNKNOWN                  
Retention:              0                        
Location:               hdfs://kms-1.apache.com:8020/user/hive/warehouse/hive_dialect_tbl        
Table Type:             MANAGED_TABLE            
Table Parameters:                
        comment                 hive dialect表測試     
        is_generic              false               
        transient_lastDdlTime   1608542628          
                 
# Storage Information            
SerDe Library:          org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe       
InputFormat:            org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat         
OutputFormat:           org.apache.hadoop.hive.ql.io.IgnoreKeyTextOutputFormat   
Compressed:             No                       
Num Buckets:            -1                       
Bucket Columns:         []                       
Sort Columns:           []                       
Storage Desc Params:             
        field.delim             ,                   
        serialization.format    ,                   

很明顯，該表是一張Hive兼容表，即is_generic=false。

使用FlinkSQLCli向該表中寫入一條數據：

Flink SQL> insert into hive_dialect_tbl select 1,'tom',20;

我們也可以在Hive的Cli中去操作該表

hive (default)> select * from hive_dialect_tbl;
hive (default)> insert into hive_dialect_tbl select 2,'jack',22;

以下是使用Hive方言的一些注意事項。

• Hive dialect只能用于操作Hive表，不能用于普通表。Hive方言應與HiveCatalog一起使用。
• 雖然所有Hive版本都支持相同的語法，但是是否有特定功能仍然取決于使用的Hive版本。例如，僅在Hive-2.4.0或更高版本中支持更新數據庫位置。
• Hive和Calcite具有不同的保留關鍵字。例如，     default在Calcite中是保留關鍵字，在Hive中是非保留關鍵字。所以，在使用Hive dialect時，必須使用反引號（`）引用此類關鍵字，才能將其用作標識符。
• 在Hive中不能查詢在Flink中創建的視圖。

當然，一旦開啟了Hive dialect，我們就可以按照Hive的操作方式在Flink中去處理Hive的數據了，具體的操作與Hive一致，本文不再贅述。