本文共 4150 字，大约阅读时间需要 13 分钟。

概述

• Flink1.11 在上周二正式release了，在此之前我也给大家分享过了Flink1.11的一些新特性，然后和大家说过这一期会给大家单独说Flink X Hive
• 本来打算找点数据，然后做一期类似于实时数仓的内容，但是数据不太好找，加上时间、精力有限就简单和大家聊聊吧
• 在开始之前，大家参考一下，把flink 连接hive所需要的包放到lib目录下

Hive Streaming Sink

• 先看看官网是怎么描述Hive Streaming Sink的吧

  

  SET table.sql-dialect=hive;CREATE TABLE hive_table (  user_id STRING,  order_amount DOUBLE) PARTITIONED BY (dt STRING, hr STRING) STORED AS parquet TBLPROPERTIES (  'partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$dt $hr:00:00',  'sink.partition-commit.trigger'='partition-time',  'sink.partition-commit.delay'='1 h',  'sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file');SET table.sql-dialect=default;CREATE TABLE kafka_table (  user_id STRING,  order_amount DOUBLE,  log_ts TIMESTAMP(3),  WATERMARK FOR log_ts AS log_ts - INTERVAL '5' SECOND) WITH (...);-- streaming sql, insert into hive tableINSERT INTO TABLE hive_table SELECT user_id, order_amount, DATE_FORMAT(log_ts, 'yyyy-MM-dd'), DATE_FORMAT(log_ts, 'HH') FROM kafka_table;-- batch sql, select with partition pruningSELECT * FROM hive_table WHERE dt='2020-05-20' and hr='12';

• 参数给大家稍微解析一下

  • partition.time-extractor.timestamp-pattern：分区时间抽取器，与DDL中的分区字段保持一致
  • sink.partition-commit.trigger：分区触发器类型，需要Source表中定义watermark，当watermark > 提取到的分区时间+sink.partition-commit.delay中定义的时间，那么就将当前分区提交
  • sink.partition-commit.delay：相当于延时时间吧
  • sink.partition-commit.policy.kind：怎么提交，一般提交成功之后，需要通知metastore，这样hive才能读到你最新分区的数据；如果需要合并小文件，也可以自定义Class，通过实现PartitionCommitPolicy接口

• 说了这么多，光说不干假把式，下面就让我们来试一下Hive Streaming Sink

• 先搞个Source，让我们来试一下新的connector

  %flink.ssqldrop table if exists datagen;CREATE TABLE datagen ( f_sequence INT, f_random INT, f_random_str STRING, ts AS localtimestamp, WATERMARK FOR ts AS ts) WITH ( 'connector' = 'datagen', -- optional options -- 'rows-per-second'='5', 'fields.f_sequence.kind'='sequence', 'fields.f_sequence.start'='1', 'fields.f_sequence.end'='50',-- 这个地方限制了一共会产生的条数 'fields.f_random.min'='1', 'fields.f_random.max'='50', 'fields.f_random_str.length'='10');

• 再注册一个Hive Sink Table，不过在建表之前，先使用Scala代码将Sql方言切换到hive

  %flink//set table.dynamic-table-options.enabled=true// 使用默认方言// stenv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);// 使用hive方言,如果没有这一步的话，注册hive表的时候，会报错stenv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.HIVE);// 如果需要使用Table Hints 功能，请执行这个stenv.getConfig().getConfiguration.setBoolean("table.dynamic-table-options.enabled",true)

  %flink.ssqldrop table if exists hive_table;CREATE TABLE hive_table (  f_sequence INT,  f_random INT,  f_random_str STRING) PARTITIONED BY (dt STRING, hr STRING, mi STRING) STORED AS parquet TBLPROPERTIES (  'partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$dt $hr:$mi:00',  'sink.partition-commit.trigger'='partition-time',  'sink.partition-commit.delay'='1 min',  'sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file');

• 最关键的一步

  %flink.ssqlinsert into hive_table select f_sequence,f_random,f_random_str ,DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd'), DATE_FORMAT(ts, 'HH') ,DATE_FORMAT(ts, 'mm') from datagen

• 最后，让我们用Batch模式查一下表里面的数据吧

  

• 因为我们的datagen一共产生了50条数据，所以上面也count(*)了一下，对一下数据总量，确定数据全部写入

• Hive Streaming Sink先聊到这，下面让我们看看Hive Streaming Source

Hive Streaming Source

• 一样，先贴一下官网的描述，再给大家解释一下参数的意思

  

• Hive中的表会有两种类型

  • 分区表：会监控新分区的产生，需要保证原子性的往Hive Metastore中更新分区信息，将数据插入到已有分区，将读不到数据
  • 非分区表：监控目录下新文件的产生，同样，也需要保证原子性

• 再给大家说说参数的意思

  • stream-source.enable：显而易见，表示是否开启流模式
  • stream-source.monitor-interval：监控新文件/分区产生的间隔
  • stream-source.consume-order：可以选create-time或者partition-time；create-time指的不是分区创建时间，而是在HDFS中文件/文件夹的创建时间；partition-time指的是分区的时间，看官网的意思，如果使用了这个，分区下有新文件产生了，会影响到数据，不过经过我的测试，并不会影响到，不知道是不是我的姿势不对，我是直接在HDFS目录下把文件又复制一遍，重启任务能读到数据，不重启的情况下，两个参数都不能读到已有分区下的新数据，大家如果有更好的理解可以指出来；对于非分区表，只能用create-time。
  • stream-source.consume-start-offset：表示从哪个分区开始读

• 演示一下

  %flink.ssql(type=update)SELECT count(*) FROM hive_table /*+ OPTIONS('streaming-source.enable'='true', 'streaming-source.consume-start-offset'='2020-07-19')*/;

  

• 如果此时通过HDFS命令行去往已有的分区插入新的文件，你会发现并不能读取到新文件的数据，大家可以自行尝试一下

• 再启动一下Hive Streaming Sink中，往Hive写入数据的任务，看看结果

  

• 没问题，看来我们整合的很成功！

写在最后

• 其实还有Hive Dim Source，偷懒没有写，大家可以自行尝试，不过可以和大家简单聊聊。Hive维表会将所有数据缓存起来，然后周期性的重载数据，如果数据量太大，直接OOM，我个人建议还是用Mysql维表的好
• 今天分享的内容也比较简单，大家多多包涵，最近事情太多太多了，每天疯狂加班

最后，向大家宣传一下Flink on Zeppelin 的钉钉群，大家有问题可以在里面讨论，简锋大佬也在里面，有问题直接提问就好（一群已满，请加二群）

转载地址：http://edmo.baihongyu.com/