FlinkServer对接Hive

操作场景

目前FlinkServer对接Hive使用对接metaStore的方式，所以需要Hive开启MetaStore功能。Hive可以作为source，sink和维表。

本示例以安全模式Kafka为例。

前提条件

集群已安装HDFS、Yarn、Kafka、Flink和Hive等服务。
包含Hive服务的客户端已安装，安装路径如：/opt/Bigdata/client。
Flink支持1.12.2及以上版本，Hive支持3.1.0及以上版本。
参考基于用户和角色的鉴权创建一个具有“FlinkServer管理操作权限”的用户用于访问Flink WebUI，如：flink_admin。
参考创建集群连接中的“说明”获取访问Flink WebUI用户的客户端配置文件及用户凭据。

操作步骤

以映射表类型为Kafka对接Hive流程为例。

使用flink_admin访问Flink WebUI，请参考访问Flink WebUI。

新建集群连接，如：flink_hive。

选择“系统管理 > 集群连接管理”，进入集群连接管理页面。

单击“创集集群连接”，在弹出的页面中参考表1填写信息，单击“测试”，测试连接成功后单击“确定”，完成集群连接创建。

表1 创建集群连接信息
参数名称	参数描述	取值样例
集群连接名称	集群连接的名称，只能包含英文字母、数字和下划线，且不能多于100个字符。	flink_hive
描述	集群连接名称描述信息。	-
版本	选择集群版本。	MRS 3
是否安全版本	是，安全集群选择是。需要输入访问用户名和上传用户凭证；否，非安全集群选择否。	是
访问用户名	访问用户需要包含访问集群中服务所需要的最小权限。只能包含英文字母、数字和下划线，且不能多于100个字符。 “是否安全版本”选择“是”时存在此参数。	flink_admin
客户端配置文件	集群客户端配置文件，格式为tar。	-
用户凭据	FusionInsight Manager中用户的认证凭据，格式为tar。 “是否安全版本”选择“是”时存在此参数。输入访问用户名后才可上传文件。	flink_admin的用户凭据

新建Flink SQL流作业，如：flinktest1。

单击“作业管理”进入作业管理页面。

单击“新建作业”，在新建作业页面参考表2填写信息，单击“确定”，创建作业成功并进入作业开发界面。

表2 新建作业信息
参数名称	参数描述	取值样例
类型	作业类型，包括Flink SQL和Flink Jar。	Flink SQL
名称	作业名称，只能包含英文字母、数字和下划线，且不能多于64个字符。	flinktest1
作业类型	作业数据来源类型，包括流作业和批作业。	流作业
描述	作业描述，不能超过100个字符。	-

在作业开发界面进行作业开发，输入如下语句，可以单击上方“语义校验”对输入内容校验。

CREATE TABLE test_kafka (
  user_id varchar,
  item_id varchar,
  cat_id varchar,
  zw_test timestamp
) WITH (
  'properties.bootstrap.servers' = 'Kafka的Broker实例业务IP:Kafka端口号',
  'format' = 'json',
  'topic' = 'zw_tset_kafka',
  'connector' = 'kafka',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  'properties.sasl.kerberos.service.name' = 'kafka',
  'properties.security.protocol' = 'SASL_PLAINTEXT',
  'properties.kerberos.domain.name' = 'hadoop.系统域名'

);
CREATE CATALOG myhive WITH (
  'type' = 'hive',
  'hive-version' = '3.1.0',
  'default-database' = 'default',
  'cluster.name' = 'flink_hive'
);
use catalog myhive;
set table.sql-dialect = hive;create table user_behavior_hive_tbl_no_partition (
    user_id STRING,
    item_id STRING,
    cat_id STRING,
    ts timestamp
  ) PARTITIONED BY (dy STRING, ho STRING, mi STRING) stored as textfile TBLPROPERTIES (
    'partition.time-extractor.timestamp-pattern' = '$dy $ho:$mi:00',
    'sink.partition-commit.trigger' = 'process-time',
    'sink.partition-commit.delay' = '0S',
    'sink.partition-commit.policy.kind' = 'metastore,success-file'
  );
INSERT into
  user_behavior_hive_tbl_no_partition
SELECT
  user_id,
  item_id,
  cat_id,
  zw_test,
  DATE_FORMAT(zw_test, 'yyyy-MM-dd'),
  DATE_FORMAT(zw_test, 'HH'),
  DATE_FORMAT(zw_test, 'mm')
FROM
  default_catalog.default_database.test_kafka;

Kafka端口号：
- 安全模式为“sasl.port”的值，默认为“21007”。
- 非安全模式为“port”的值，默认为“9092”。如果配置端口号为9092，则需要配置“allow.everyone.if.no.acl.found”参数为true，具体操作如下：
  登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置 > 全部配置”，搜索“allow.everyone.if.no.acl.found”配置，修改参数值为true，保存配置即可。
'cluster.name' = 'flink_hive'的值为2新建的集群连接名称。
相关参数可参考Flink官网：http://flink.apache.org/。

作业SQL开发完成后，请勾选“运行参数”中的“开启CheckPoint”，“时间间隔（ms）”可设置为“60000”，“模式”可使用默认值。
单击左上角“提交”提交作业。
作业运行成功后，选择“更多 > 作业详情”可查看作业运行详情。
参考管理Kafka主题中的消息，查看Topic并向Kafka中写入数据。

./kafka-topics.sh --list --zookeeper ZooKeeper的quorumpeer实例业务IP:ZooKeeper客户端端口号/kafka

sh kafka-console-producer.sh --broker-list Kafka角色实例所在节点的IP地址:Kafka端口号 --topic 主题名称 --producer.config 客户端目录/Kafka/kafka/config/producer.properties

例如本示例使用主题名称为zw_tset_kafka：sh kafka-console-producer.sh --broker-list Kafka角色实例所在节点的IP地址:Kafka端口号 --topic zw_tset_kafka --producer.config /opt/Bigdata/client/Kafka/kafka/config/producer.properties
输入消息内容：
```
{"user_id": "3","item_id":"333333","cat_id":"cat333","zw_test":"2021-09-08 09:08:01"}
{"user_id": "4","item_id":"444444","cat_id":"cat444","zw_test":"2021-09-08 09:08:01"} 
```
输入完成后按回车发送消息。
- ZooKeeper的quorumpeer实例业务IP：
  ZooKeeper服务所有quorumpeer实例业务IP。登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > ZooKeeper > 实例”，可查看所有quorumpeer实例所在主机业务IP地址。
- ZooKeeper客户端端口号：
  登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > ZooKeeper”，在“配置”页签查看“clientPort”的值。默认为24002。
执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，即Hive表是否正常写入数据。

beeline

select * from user_behavior_hive_tbl_no_partition;