Flink SQL Connector 作为桥梁,将 Flink 与外部系统如 Hive 集成在一起。Hive 表的元数据存储在 Metastore 中,Flink 通过读取这些元数据来获取表的定义。核心组件包括 Source 和 Sink,分别用于数据的读取和写入。通过 Flink 的 SQL 客户端,可以配置 Hive 表,使用 `CREATE TABLE`
3、把编译后的com.google.common.base.Preconditions.class 替换到flink-sql-connector-hive-3.1.2_2.11-1.13.6.jar中 4、替换的办法 解压:建一个空目录,把jar包放进去,使用jar xvf flink-sql-connector-hive-3.1.2_2.11-1.13.6.jar 解压。解压后注意手动删这个jar包本身 压缩:进入上面的目录执行 jar cvf f...
Flink 1.11.0开始实现了File System Connector,可直接使用FlinkSql写出支持分区的流式读写本地或分布式文件系统程序。 该Connector为内嵌,不需要任何依赖。 1.2 Partition Files Flink支持标准hive分区格式,但并非必须提前在Catalog注册分区,因为Flink可通过目录结构推断。 比如以下目录可推断出分区包含datetime 和hour 1.3 ...
//1、创建 Hive CATALOG,Flink 通过 catalog 不仅可以将自己的表写入 Hive 的 metastore,也能读写 Hive 的表 CREATE CATALOG flinkHiveCatalog WITH ( 'type' = 'hive', 'default-database' = 'zhisheng', 'hive-conf-dir' = '/app/apache-hive-2.1.1-bin/conf' ); //2、使用该 Catalog USE CATALOG...
Hive 方言支持的 DDL 语句,Flink 1.15 当前仅支持使用Hive语法创建OBS表和使用hive语法的DLI Lakehouse表。 使用Hive语法创建OBS表 defalut方言: with 属性中需要设置hive.is-external为true。 使用hive 方言:建表语句需要使用EXTERNAL关键字。 使用hive语法的DLI Lakehouse表 使用hive 方言:表属性中需要添加'is_...
从Flink 1.11.0 开始,在使用Hive方言时,Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性,改善与Hive的互操作性,并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考:Apache Flink Hive 方言Flink目前支持两种SQL 方言: default
3、把编译后的com.google.common.base.Preconditions.class 替换到flink-sql-connector-hive-3.1.2_2.11-1.13.6.jar中 4、替换的办法 解压:建一个空目录,把jar包放进去,使用jar xvf flink-sql-connector-hive-3.1.2_2.11-1.13.6.jar 解压。解压后注意手动删这个jar包本身 ...
Flink 与 Hive 的集成包含两个层面。 一是利用了 Hive 的 MetaStore 作为持久化的 Catalog,用户可通过 HiveCatalog 将不同会话中的 Flink 元数据存储到 Hive Metastore 中。 例如,用户可以使用 HiveCatalog 将其 Kafka 表或 Elasticsearch 表存储在 Hive Metastore 中,并后续在 SQL 查询中重新使用它们。
Flink实战(110):flink-sql使用(十八)connector(十九)Flink 与 hive 结合使用(七) Flink Hive Connector 使用,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
hive 2.3.6 flink 1.12-1.14(这些版本都测试了,都有这个问题) 依赖部署方式: 在环境变量中添加了`hadoop class_path` 使用官方提供的flink-sql-connector-hive-2.3.6 包放置flink/lib 下 使用sql-client 进行任务提交sql 如下: create table source_kafka( ...