搭配 Apache Flink® DataStream API 使用 Hive 中繼存放區

發行項
10/23/2024

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]

                                   ????????
                               ????????????????
                            ???????        ???????  ?
                          ????   ?????????      ?????
                          ???         ???????    ?????
                            ???            ???   ?????
                              ??       ???????????????
                            ?? ?   ???       ?????? ?????
                            ?????   ????      ????? ?????
                         ???????       ???    ??????? ???
                   ????????? ??         ??    ??????????
                  ????????  ??           ?   ?? ???????
                ????  ???            ?  ?? ???????? ?????
               ???? ? ??          ? ?? ????????    ????  ??
              ???? ????          ??????????       ??? ?? ????
           ???? ?? ???       ???????????         ????  ? ?  ???
           ???  ?? ??? ?????????              ????           ???
           ??    ? ???????              ????????          ??? ??
           ???    ???    ????????????????????            ????  ?
          ????? ???   ??????   ????????                  ????  ??
          ????????  ???????????????                            ??
          ?? ????   ???????  ???       ??????    ??          ???
          ??? ???  ???  ???????            ????   ?????????????
           ??? ?????  ????  ??                ??      ????   ???
           ??   ???   ?     ??                ??              ??
            ??   ??         ??                 ??        ????????
             ?? ?????       ??                  ???????????    ??
              ??   ????      ?                    ???????      ??
               ???   ?????                         ?? ???????????
                ????    ????                     ??????? ????????
                  ?????                          ??  ????  ?????
                      ?????????????????????????????????  ?????
          
    ______ _ _       _       _____  ____  _         _____ _ _            _  BETA   
   |  ____| (_)     | |     / ____|/ __ \| |       / ____| (_)          | |  
   | |__  | |_ _ __ | | __ | (___ | |  | | |      | |    | |_  ___ _ __ | |_ 
   |  __| | | | '_ \| |/ /  \___ \| |  | | |      | |    | | |/ _ \ '_ \| __|
   | |    | | | | | |   <   ____) | |__| | |____  | |____| | |  __/ | | | |_ 
   |_|    |_|_|_| |_|_|\_\ |_____/ \___\_\______|  \_____|_|_|\___|_| |_|\__|
          
        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。

共用方式為

搭配 Apache Flink® DataStream API 使用 Hive 中繼存放區

HDInsight on AKS 上 Apache Flink 叢集支援的 Hive 版本

連線到 Hive

封裝 jar 並將其上傳至 Webssh，然後執行

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

參考資料

意見反應

其他資源

共用方式為

搭配 Apache Flink® DataStream API 使用 Hive 中繼存放區

HDInsight on AKS 上 Apache Flink 叢集支援的 Hive 版本

連線到 Hive

封裝 jar 並將其上傳至 Webssh，然後執行

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

參考資料

意見反應

其他資源

透過 `sql-client.sh` 檢查 Webssh UI 上的資料表