搭配 Apache Flink® DataStream API 使用 Hive 中繼存放區
注意
AKS 上的 Azure HDInsight 將於 2025 年 1 月 31 日退場。 請於 2025 年 1 月 31 日之前,將工作負載移轉至 Microsoft Fabric 或對等的 Azure 產品,以免工作負載突然終止。 訂用帳戶中剩餘的叢集將會停止,並會從主機移除。
在淘汰日期之前,只有基本支援可用。
重要
此功能目前為預覽功能。 Microsoft Azure 預覽版增補使用規定包含適用於 Azure 功能 (搶鮮版 (Beta)、預覽版,或尚未正式發行的版本) 的更多法律條款。 若需此特定預覽版的相關資訊,請參閱 Azure HDInsight on AKS 預覽版資訊。 如有問題或功能建議,請在 AskHDInsight 上提交要求並附上詳細資料,並且在 Azure HDInsight 社群上追蹤我們以獲得更多更新資訊。
多年來,Hive 中繼存放區已發展成 Hadoop 生態系統中事實上的中繼資料中心。 許多公司在其實際執行環境中都有個別的 Hive 中繼存放區服務執行個體,用於管理其所有中繼資料 (Hive 或非 Hive 中繼資料)。 對於同時部署 Hive 和 Flink 的使用者,HiveCatalog 可讓他們使用 Hive 中繼存放區來管理 Flink 的中繼資料。
HDInsight on AKS 上 Apache Flink 叢集支援的 Hive 版本
支援的 Hive 版本:
- 3.1
- 3.1.0
- 3.1.1
- 3.1.2
- 3.1.3
如果您要建置自己的程式,則需要在 mvn 檔案中有下列相依性。 不建議在產生的 jar 檔案中包含這些相依性。 您應該在執行階段新增相依性。
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-table-api-java-bridge -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-java-bridge</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-hive -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-hive_2.12</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-table-planner -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
連線到 Hive
此範例說明使用 HDInsight on AKS 上的 Apache Flink 連線到 Hive 的各種程式碼片段,您必須使用 /opt/hive-conf
作為 Hive 設定目錄,才能與 Hive 中繼存放區連線
package contoso.example;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;
public class hiveDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// start Table Environment
StreamTableEnvironment tableEnv =
StreamTableEnvironment.create(env);
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
String catalogName = "myhive";
String defaultDatabase = HiveCatalog.DEFAULT_DB;
String hiveConfDir = "/opt/hive-conf";
HiveCatalog hive = new HiveCatalog(catalogName, defaultDatabase, hiveConfDir);
// register HiveCatalog in the tableEnv
tableEnv.registerCatalog("myhive", hive);
// set the HiveCatalog as the current catalog of the session
tableEnv.useCatalog("myhive");
// Create a table in hive catalog
tableEnv.executeSql("create table MyTable (name varchar(32), age int) with ('connector' = 'filesystem', 'path' = 'abfs://flink@contosogen2.dfs.core.windows.net/data/', 'format' = 'csv','csv.field-delimiter' = ',')");
// Create a view in hive catalog
tableEnv.executeSql("create view MyView as select * from MyTable");
// Read from the table and print the results
tableEnv.from("MyTable").execute().print();
// 4. run stream
env.execute("Hive Demo on Flink");
}
}
在 Webssh Pod 上,移動規劃工具 jar
移動位於 Webssh Pod 的 /opt to /lib
中的 jar flink-table-planner-loader-1.17.0-*.*.*.jar
,並從 lib
中移出 jar flink-table-planner-loader-1.17.0-*.*.*.jar
。 如需詳細資料,請參閱問題。 執行下列步驟來移動規劃工具 jar。
mv /opt/flink-webssh/lib/flink-table-planner-loader-1.17.0-1.1.8.jar /opt/flink-webssh/opt/
mv /opt/flink-webssh/opt/flink-table-planner_2.12-1.17.0-1.1.8.jar /opt/flink-webssh/lib/
注意
只有在使用 Hive 方言或 HiveServer2 端點時才需要額外的規劃工具 jar 移動。 不過,這是 Hive 整合的建議設定。
如需詳細資訊,請參閱如何在 HDInsight on AKS 上搭配使用 Hive 目錄與 Apache Flink®
封裝 jar 並將其上傳至 Webssh,然後執行
user@sshnode-0 [ ~ ]$ bin/flink run -c contoso.example.hiveDemo -j FlinkSQLServerCDCDemo-1.0-SNAPSHOT.jar
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/flink-webssh/lib/log4j-slf4j-impl-2.17.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/hadoop/flink-hadoop-dep-1.17.0-1.1.8.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
Job has been submitted with JobID 5c887e1f8e1bfac501168c439a83788f
+----+--------------------------------+-------------+
| op | name | age |
+----+--------------------------------+-------------+
| +I | Jack | 18 |
| +I | mike | 24 |
+----+--------------------------------+-------------+
2 rows in set
檢查在 Flink UI 上執行的作業
透過 sql-client.sh
檢查 Webssh UI 上的資料表
user@sshnode-0 [ ~ ]$ bin/sql-client.sh
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/flink-webssh/lib/log4j-slf4j-impl-2.17.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/hadoop/flink-hadoop-dep-1.17.0-1.1.8.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]
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Welcome! Enter 'HELP;' to list all available commands. 'QUIT;' to exit.
Command history file path: /home/xcao/.flink-sql-history
Flink SQL> CREATE CATALOG myhive WITH (
> 'type' = 'hive'
> );
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> USE CATALOG myhive;
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> show tables
> ;
+------------+
| table name |
+------------+
| mytable |
| myview |
+------------+
2 rows in set
Flink SQL> SET 'sql-client.execution.result-mode' = 'tableau';
[INFO] Execute statement succeed.
Flink SQL> select * from mytable;
+----+--------------------------------+-------------+
| op | name | age |
+----+--------------------------------+-------------+
| +I | Jack | 18 |
| +I | mike | 24 |
+----+--------------------------------+-------------+
Received a total of 2 rows
參考資料
- RW - 讀取/寫入
- Apache、Apache Hive、Hive、Apache Flink、Flink 和相關聯的開放原始碼專案名稱是 Apache Software Foundation (ASF) 的商標。