Hive源表

简介

Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。

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，二是利用Flink来读写Hive的表。Overview | Apache Flink

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

使用HiveCatalog，Apache Flink可以用于统一处理Apache Hive表的BATCH和STREAM。Flink可以作为Hive批处理引擎的更高效的替代方案，或者用于连续读写Hive表，以支持实时数据仓库应用程序。Apache Flink Hive Read & Write

功能描述

本节介绍利用Flink来读写Hive的表。Hive源表的定义，以及创建源表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write

Flink支持在BATCH 和 STREAMING模式下从Hive读取数据。当作为BATCH应用程序运行时，Flink将在执行查询的时间点对表的状态执行查询。STREAMING读取将持续监控表，并在新数据可用时以增量方式获取新数据。默认情况下，Flink会读取有界的表。

STREAMING读取支持同时使用分区表和非分区表。对于分区表，Flink将监控新分区的生成，并在可用时增量读取它们。对于未分区的表，Flink 会监控文件夹中新文件的生成情况，并增量读取新文件。

前提条件

注意事项

• 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
• 数据类型的使用，请参考Format章节。
• 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_lakehouse'='true'。
• 开启checkpoint功能。
• 建议切换到Hive方言来创建Hive兼容表。如果你想用默认的方言创建Hive兼容表，确保在你的表属性中设置'connector'='hive'，否则在HiveCatalog中一个表默认被认为是通用的。注意，如果你使用Hive方言，就不需要connector属性了。
• 监视策略是扫描当前位置路径中的所有目录/文件。许多分区可能会导致性能下降。
• 对未分区表进行流式读取时，要求将每个文件以原子方式写入目标目录。
• 分区表的流式读取要求在 hive 元存储的视图中以原子方式添加每个分区。否则，将使用添加到现有分区的新数据。
• 流式读取不支持 Flink DDL 中的水印语法。这些表不能用于窗口运算符。

语法格式

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CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
  [(col_name data_type [column_constraint] [COMMENT col_comment], ... [table_constraint])]
  [COMMENT table_comment]
  [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
  [
    [ROW FORMAT row_format]
    [STORED AS file_format]
  ]
  [LOCATION obs_path]
  [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]

row_format:
  : DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char [ESCAPED BY char]] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]
      [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]
      [NULL DEFINED AS char]
  | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]

file_format:
  : SEQUENCEFILE
  | TEXTFILE
  | RCFILE
  | ORC
  | PARQUET
  | AVRO
  | INPUTFORMAT input_format_classname OUTPUTFORMAT output_format_classname

column_constraint:
  : NOT NULL [[ENABLE|DISABLE] [VALIDATE|NOVALIDATE] [RELY|NORELY]]

table_constraint:
  : [CONSTRAINT constraint_name] PRIMARY KEY (col_name, ...) [[ENABLE|DISABLE] [VALIDATE|NOVALIDATE] [RELY|NORELY]]

参数说明

请参考使用Hive语法创建OBS表，和Hive 文档了解每个DDL语句的语义。

• Source Parallelism Inference

  默认情况下，Flink 会根据文件数量和每个文件中的块数来推断其 Hive 读取器的最佳并行度。

  Flink 支持灵活配置并行推理策略。您可以在 TableConfig 中配置以下参数（请注意，这些参数会影响作业的所有源）：

  Key	Default	Type	Description
  table.exec.hive.infer-source-parallelism	true	Boolean	如果为 true，则根据拆分数推断源并行度。如果为 false，则源的并行度由 config 设置。
  table.exec.hive.infer-source-parallelism.max	1000	Integer	设置源运算符的最大推断并行度。

• Load Partition Splits

  多线程用于拆分 hive 的分区。您可以使用 table.exec.hive.load-partition-splits.thread-num 来配置线程号。默认值为 3，配置的值应大于 0。

  Key	Default	Type	Description
  table.exec.hive.load-partition-splits.thread-num	3	Integer	配置的值应大于0。

  SQL 提示可用于将配置应用于 Hive 表，而无需更改其在 Hive 元存储中的定义。Hints | Apache Flink

• Vectorized Optimization upon Read

  当满足以下条件时，Flink 会自动对 Hive 表进行矢量化读取：

  • 格式：ORC 或 Parquet。
  • 没有复杂数据类型的列，如配置单元类型：List、Map、Struct、Union。
    默认情况下，此功能处于启用状态。可以使用以下配置禁用它。

    table.exec.hive.fallback-mapred-reader=true

示例

1. 使用Spark SQL创建Hive语法OBS表，并插入10条数据。模拟数据源。

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS demo.student(
     name STRING, 
    score DOUBLE) 
   PARTITIONED BY (classNo INT) 
   STORED AS PARQUET 
   LOCATION 'obs://demo/spark.db/student';
   
   INSERT INTO demo.student PARTITION(classNo=1) VALUES ('Alice', 90.0), ('Bob', 80.0), ('Charlie', 70.0), ('David', 60.0), ('Eve', 50.0), ('Frank', 40.0), ('Grace', 30.0), ('Hank', 20.0), ('Ivy', 10.0), ('Jack', 0.0);

2. 使用Flink SQL展示使用批的方式，从Hive语法OBS表demo.student中读取数据，并打印。需要开启checkpoint。

   CREATE CATALOG myhive WITH (
       'type' = 'hive',
       'default-database' = 'demo',
        'hive-conf-dir' = '/opt/flink/conf'
   );
   
   USE CATALOG myhive;
   
   create table if not exists print (
       name STRING, 
       score DOUBLE, 
       classNo INT)
   with ('connector' = 'print');
   
   insert into print
   select * from student;

   结果（taskmanager的out日志）：

   +I[Alice, 90.0, 1]
   +I[Bob, 80.0, 1]
   +I[Charlie, 70.0, 1]
   +I[David, 60.0, 1]
   +I[Eve, 50.0, 1]
   +I[Frank, 40.0, 1]
   +I[Grace, 30.0, 1]
   +I[Hank, 20.0, 1]
   +I[Ivy, 10.0, 1]
   +I[Jack, 0.0, 1]

3. 使用Flink SQL展示使用流的方式，从Hive语法OBS表demo.student中读取数据，并打印。

   CREATE CATALOG myhive WITH (
       'type' = 'hive' ,
       'default-database' = 'demo',
        'hive-conf-dir' = '/opt/flink/conf'
   );
   
   USE CATALOG myhive;
   
   create table if not exists print (
       name STRING, 
       score DOUBLE, 
       classNo INT)
   with ('connector' = 'print');
   
   insert into print
   select * from student /*+ OPTIONS('streaming-source.enable' = 'true', 'streaming-source.monitor-interval' = '3 m') */;