Flink如何连接hive

回顾

在上篇文章中，笔者使用的 CDH 版本为 5.16.2，其中 Hive 版本为 1.1.0（CDH 5.x 系列 Hive 版本都不高于 1.1.0，是不是不可理解），Flink 源代码本身对 Hive 1.1.0 版本兼容性不好，存在不少问题。为了兼容目前版本，笔者基于 CDH 5.16.2 环境，对 Flink 代码进行了修改，重新打包并部署。

其实经过很多开源项目的实战，比如 Apache Atlas，Apache Spark 等，Hive 1.2.x 和 Hive 1.1.x 在大部分情况下，替换一些 Jar 包，是可以解决兼容性的问题。对于笔者的环境来说，可以使用 Hive 1.2.1 版本的一些 Jar 包来代替 Hive 1.1.0 版本的 Jar 包。在本篇文章的开始部分，笔者会解决这个问题，然后再补充上篇文章缺少的实战内容。

剪不断理还乱的问题

根据读者的反馈，笔者将所有的问题总结为三类：

• Flink 如何连接 Hive 除了 API 外，有没有类似 spark-sql 命令
• 识别不到 Hadoop 环境或配置文件找不到
• 依赖包、类或方法找不到

1. Flink 如何连接 Hive

有的读者不太清楚，如何配置 Flink 连接 Hive 的 Catalog，这里补充一个完整的 conf/sql-client-hive.yaml 示例：

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catalogs: - name: staginghive type : hive hive-conf- dir : /etc/hive/conf hive-version: 1.2.1 execution: planner: blink type : batch time -characteristic: event- time periodic-watermarks-interval: 200 result-mode: table max-table-result-rows: 1000000 parallelism: 1 max-parallelism: 128 min-idle-state-retention: 0 max-idle-state-retention: 0 current-catalog: staginghive current-database: ssb restart-strategy: type : fallback deployment: response-timeout: 5000 gateway-address: "" gateway-port: 0 m: yarn-cluster yn: 2 ys: 5 yjm: 1024 ytm: 2048

sql-client-hive.yaml 配置文件里面包含：

• Hive 配置文件 catalogs 中配置了 Hive 的配置文件路径。
• Yarn 配置信息 deployment 中配置了 Yarn 的配置信息。
• 执行引擎信息 execution 配置了 blink planner，并且使用 batch 模式。batch 模式比较稳定，适合传统的批处理作业，而且可以容错，另外中间数据落盘，建议开启压缩功能。除了 batch，Flink 也支持 streaming 模式。

• Flink SQL CLI 工具

类似 spark-sql 命令，Flink 提供了 SQL CLI 工具，即 sql-client.sh 脚本。在 Flink 1.10 版本中，Flink SQL CLI 改进了很多功能，笔者后面讲解。

sql-client.sh 使用方式如下：

1	$ bin /sql-client .sh embedded -d conf /sql-client-hive .yaml

2. 识别不到 Hadoop 环境或配置文件找不到

笔者在上篇文章中提到过，在部署 Flink 的环境上部署 CDH gateway，包括 Hadoop、Hive 客户端，另外还需要配置一些环境变量，如下：

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export HADOOP_CONF_DIR= /etc/hadoop/conf export YARN_CONF_DIR= /etc/hadoop/conf export HIVE_HOME= /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hive export HIVE_CONF_DIR= /etc/hive/conf

3. 依赖包、类或方法找不到

先查看一下 Flink 家目录下的 lib 目录：

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$ tree  lib lib ├── flink-connector-hive_2.11-1.10.0.jar ├── flink-dist_2.11-1.10.0.jar ├── flink-hadoop-compatibility_2.11-1.10.0.jar ├── flink-shaded-hadoop-2-2.6.0-cdh5.16.2-9.0.jar ├── flink-table_2.11-1.10.0.jar ├── flink-table-blink_2.11-1.10.0.jar ├── hive- exec -1.1.0-cdh5.16.2.jar ├── hive-metastore-1.1.0-cdh5.16.2.jar ├── libfb303-0.9.3.jar ├── log4j-1.2.17.jar └── slf4j-log4j12-1.7.15.jar

如果上面前两个问题都解决后，执行如下命令：

1	$ bin /sql-client .sh embedded -d conf /sql-client-hive .yaml

报错，报错，还是报错：

1	Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory

其实在运行 sql-client.sh 脚本前，需要指定 Hadoop 环境的依赖包的路径，建议不要报错一个添加一个，除非有的读者喜欢。这里笔者提示一个方便的方式，即设置 HADOOPCLASSPATH（可以添加到 ~/.bashprofile 中）环境变量：

1	export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

再次执行：

1	$ bin /sql-client .sh embedded -d conf /sql-client-hive .yaml

很抱歉，继续报错：

1

Caused by: org.apache.flink.table.client.gateway.SqlExecutionException: Could not create execution context. at org.apache.flink.table.client.gateway. local .ExecutionContext$Builder.build(ExecutionContext.java:753) at org.apache.flink.table.client.gateway. local .LocalExecutor.openSession(LocalExecutor.java:228) at org.apache.flink.table.client.SqlClient.start(SqlClient.java:98) at org.apache.flink.table.client.SqlClient.main(SqlClient.java:178) Caused by: org.apache.flink.table.catalog.exceptions.CatalogException: Failed to create Hive Metastore client

这里就是 Hive 1.1.0 版本的 Jar 包与 Flink 出现版本不兼容性的问题了，解决方法是：

• 下载 apache-hive-1.2.1 版本
• 替换 Flink lib 目录下的 Hive Jar 包 删除掉 hive-exec-1.1.0-cdh5.16.2.jar、 hive-metastore-1.1.0-cdh5.16.2.jar 和 libfb303-0.9.3.jar，然后添加 hive-exec-1.2.1.jar、 hive-metastore-1.2.1.jar 和 libfb303-0.9.2.jar，再次查看 lib 目录：

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$ tree lib lib ├── flink-connector-hive_2.11-1.10.0.jar ├── flink-dist_2.11-1.10.0.jar ├── flink-hadoop-compatibility_2.11-1.10.0.jar ├── flink-shaded-hadoop-2-2.6.0-cdh5.16.2-9.0.jar ├── flink-table_2.11-1.10.0.jar ├── flink-table-blink_2.11-1.10.0.jar ├── hive- exec -1.2.1.jar ├── hive-metastore-1.2.1.jar ├── libfb303-0.9.2.jar ├── log4j-1.2.17.jar └── slf4j-log4j12-1.7.15.jar

最后再执行：

1	$ bin /sql-client .sh embedded -d conf /sql-client-hive .yaml

这时，读者就可以看到手握栗子的可爱小松鼠了。

Flink SQL CLI 实践

在 Flink 1.10 版本（目前为 RC1 阶段） 中，Flink 社区对 SQL CLI 做了大量的改动，比如支持 View、支持更多的数据类型和 DDL 语句、支持分区读写、支持 INSERT OVERWRITE 等，实现了更多的 TableEnvironment API 的功能，更加方便用户使用。

接下来，笔者详细讲解 Flink SQL CLI。

0. Help

执行下面命令，登录 Flink SQL 客户端：

1 2	$ bin /sql-client .sh embedded -d conf /sql-client-hive .yaml Flink SQL>

执行 HELP，查看 Flink SQL 支持的命令，如下为大部分常用的：

• CREATE TABLE
• DROP TABLE
• CREATE VIEW
• DESCRIBE
• DROP VIEW
• EXPLAIN
• INSERT INTO
• INSERT OVERWRITE
• SELECT
• SHOW FUNCTIONS
• USE CATALOG
• SHOW TABLES
• SHOW DATABASES
• SOURCE
• USE
• SHOW CATALOGS

1. Hive 操作

• 1.1 创建表和导入数据

为了方便读者进行实验，笔者使用 ssb-dbgen 生成测试数据，读者也可以使用测试环境已有的数据来进行实验。

具体如何在 Hive 中一键式创建表并插入数据，可以参考笔者早期的项目  https://github.com/MLikeWater/ssb-kylin

• 1.2 Hive 表

查看上个步骤中创建的 Hive 表：

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0: jdbc:hive2: //xx .xxx.xxx.xxx:10000> show tables; +--------------+--+ |   tab_name   | +--------------+--+ | customer     | | dates        | | lineorder    | | p_lineorder  | | part         | | supplier     | +--------------+--+

读者可以对 Hive 进行各种查询，对比后面 Flink SQL 查询的结果。

2. Flink 操作

• 2.1 通过 HiveCatalog 访问 Hive 数据库

登录 Flink SQL CLI，并查询 catalogs：

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$ bin /sql-client .sh embedded -d conf /sql-client-hive .yaml Flink SQL> show catalogs; default_catalog staginghive Flink SQL> use catalog staginghive;

通过 show catalogs 获取配置的所有 catalog。由于笔者在 sql-client-hive.yaml 文件中设置了默认的 catalog，即为 staginghive。如果需要切换到其他 catalog，可以使用 usecatalog xxx。

• 2.2 查询 Hive 元数据

通过 Flink SQL 查询 Hive 数据库和表：

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# 查询数据库 Flink SQL> show databases; ... ssb tmp ... Flink SQL> use ssb; # 查询表 Flink SQL> show tables; customer dates lineorder p_lineorder part supplier # 查询表结构 Flink SQL> DESCRIBE customer; root |-- c_custkey: INT |-- c_name: STRING |-- c_address: STRING |-- c_city: STRING |-- c_nation: STRING |-- c_region: STRING |-- c_phone: STRING |-- c_mktsegment: STRING

这里需要注意，Hive 的元数据在 Flink catalog 中都以小写字母使用。

• 2.3 查询

接下来，在 Flink SQL CLI 中查询一些 SQL 语句，完整 SQL 参考  https://github.com/MLikeWater/ssb-kylin  的 README。

目前 Flink SQL 解析 Hive 视图元数据时，会遇到一些 Bug，比如执行 Q1.1 SQL：

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Flink SQL> select sum (v_revenue) as revenue > from p_lineorder > left join dates on lo_orderdate = d_datekey > where d_year = 1993 > and lo_discount between 1 and 3 > and lo_quantity < 25; [ERROR] Could not execute SQL statement. Reason: org.apache.calcite.sql.validate.SqlValidatorException: Tabeorder ' not found; did you mean ' LINEORDER'?

Flink SQL 找不到视图中的实体表。

p_lineorder 表是 Hive 中的一张视图，创建表的语句如下：

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CREATE VIEW P_LINEORDER AS SELECT LO_ORDERKEY, LO_LINENUMBER, LO_CUSTKEY, LO_PARTKEY, LO_SUPPKEY, LO_ORDERDATE, LO_ORDERPRIOTITY, LO_SHIPPRIOTITY, LO_QUANTITY, LO_EXTENDEDPRICE, LO_ORDTOTALPRICE, LO_DISCOUNT, LO_REVENUE, LO_SUPPLYCOST, LO_TAX, LO_COMMITDATE, LO_SHIPMODE, LO_EXTENDEDPRICE*LO_DISCOUNT AS V_REVENUE FROM ssb.LINEORDER; 但是对于 Hive 中视图的定义，Flink SQL 并没有很好地处理元数据。为了后面 SQL 的顺利执行，这里笔者在 Hive 中删除并重建该视图： 0: jdbc:hive2: //xx .xxx.xxx.xxx:10000> create view p_lineorder as select lo_orderkey, lo_linenumber, lo_custkey, lo_partkey, lo_suppkey, lo_orderdate, lo_orderpriotity, lo_shippriotity, lo_quantity, lo_extendedprice, lo_ordtotalprice, lo_discount, lo_revenue, lo_supplycost, lo_tax, lo_commitdate, lo_shipmode, lo_extendedprice*lo_discount as v_revenue from ssb.lineorder;

然后继续在 Flink SQL CLI 中查询 Q1.1 SQL：

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Flink SQL> select sum (v_revenue) as revenue > from p_lineorder > left join dates on lo_orderdate = d_datekey > where d_year = 1993 > and lo_discount between 1 and 3 > and lo_quantity < 25; revenue 894280292647

继续查询 Q2.1 SQL：

[Bash shell] 纯文本查看 复制代码 ?

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Flink SQL> select sum (lo_revenue) as lo_revenue, d_year, p_brand > from p_lineorder > left join dates on lo_orderdate = d_datekey > left join part on lo_partkey = p_partkey > left join supplier on lo_suppkey = s_suppkey > where p_category = 'MFGR#12' and s_region = 'AMERICA' > group by d_year, p_brand > order by d_year, p_brand; lo_revenue  d_year p_brand 819634128   1998   MFGR #1206 877651232   1998   MFGR #1207 754489428   1998   MFGR #1208 816369488   1998   MFGR #1209 668482306   1998   MFGR #1210 660366608   1998   MFGR #1211 862902570   1998   MFGR #1212 ...

最后再查询一个 Q4.3 SQL：

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Flink SQL> select d_year, s_city, p_brand, sum (lo_revenue) - sum (lo_supplycost) as profit > from p_lineorder > left join dates on lo_orderdate = d_datekey > left join customer on lo_custkey = c_custkey > left join supplier on lo_suppkey = s_suppkey > left join part on lo_partkey = p_partkey > where c_region = 'AMERICA' and s_nation = 'UNITED STATES' > and (d_year = 1997 or d_year = 1998) > and p_category = 'MFGR#14' > group by d_year, s_city, p_brand > order by d_year, s_city, p_brand; d_year  s_city       p_brand       profit 1998    UNITED ST9   MFGR #1440     6665681

如果读者感兴趣的话，可以查询剩余的 SQL，当然也可以和 Spark SQL 进行比较。另外 Flink SQL 也支持 EXPLAIN，查询 SQL 的执行计划。

• 2.4 创建视图

同样，可以在 Flink SQL CLI 中创建和删除视图，如下：

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Flink SQL> create view p_lineorder2 as > select lo_orderkey, > lo_linenumber, > lo_custkey, > lo_partkey, > lo_suppkey, > lo_orderdate, > lo_orderpriotity, > lo_shippriotity, > lo_quantity, > lo_extendedprice, > lo_ordtotalprice, > lo_discount, > lo_revenue, > lo_supplycost, > lo_tax, > lo_commitdate, > lo_shipmode, > lo_extendedprice * lo_discount as v_revenue > from ssb.lineorder; [INFO] View has been created.

这里笔者需要特别强调的是，目前 Flink 无法删除 Hive 中的视图：

[Bash shell] 纯文本查看 复制代码 ?

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Flink SQL> drop view p_lineorder; [ERROR] Could not execute SQL statement. Reason: The given view does not exist in the current CLI session. Only views created with a CREATE VIEW statement can be accessed.

• 2.5 分区操作

Hive 数据库中创建一张分区表：

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CREATE TABLE IF NOT EXISTS flink_partition_test ( id int, name string ) PARTITIONED BY (day string, type string) stored as textfile;

接着，通过 Flink SQL 插入和查询数据：

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# 插入静态分区的数据 Flink SQL> INSERT INTO flink_partition_test PARTITION ( type = 'Flink' , `day`= '2020-02-01' ) SELECT 100001, 'Flink001' ; # 查询 Flink SQL> select * from flink_partition_test; id name       day            type 100001   Flink001   2020-02-01     Flink # 插入动态分区 Flink SQL> INSERT INTO flink_partition_test SELECT 100002, 'Spark' , '2020-02-02' , 'SparkSQL' ; # 查询 Flink SQL> select * from flink_partition_test; id name          day           type 100002    Spark         2020-02-02    SparkSQL 100001    FlinkSQL      2020-02-01    Flink # 动态和静态分区结合使用类似，不再演示 # 覆盖插入数据 Flink SQL> INSERT OVERWRITE flink_partition_test PARTITION ( type = 'Flink' ) SELECT 100002, 'Spark' , '2020-02-08' , 'SparkSQL-2.4' ; id name        day             type 100002  Spark       2020-02-02      SparkSQL 100001  FlinkSQL    2020-02-01      Flink

字段 day 在 Flink 属于关键字，要特殊处理。

• 2.6 其他功能

• 2.6.1 函数

Flink SQL 支持内置的函数和自定义函数。对于内置的函数，可以执行 show functions 进行查看，这一块笔者以后会单独介绍如何创建自定义函数。

• 2.6.2 设置参数

Flink SQL 支持设置环境参数，可以使用 set 命令查看和设置参数：

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Flink SQL> set ; deployment.gateway-address= deployment.gateway-port=0 deployment.m=yarn-cluster deployment.response-timeout=5000 deployment.yjm=1024 deployment.yn=2 deployment.ys=5 deployment.ytm=2048 execution.current-catalog=staginghive execution.current-database=ssb execution.max-idle-state-retention=0 execution.max-parallelism=128 execution.max-table-result-rows=1000000 execution.min-idle-state-retention=0 execution.parallelism=1 execution.periodic-watermarks-interval=200 execution.planner=blink execution.restart-strategy. type =fallback execution.result-mode=table execution. time -characteristic=event- time execution. type =batch Flink SQL> set deployment.yjm = 2048;

总结

在本文中，笔者通过 Flink SQL 比较详细地去操作 Hive 数据库，以及 Flink SQL 提供的一些功能。

当然，目前 Flink SQL 操作 Hive 数据库还是存在一些问题：

• 目前只支持 TextFile 存储格式，还无法指定其他存储格式 ,只支持 Hive 数据库中 TextFile 存储格式的表，而且 row format serde 是 org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe。虽然实现了 RCFile、ORC、Parquet、Sequence 等存储格式，但是无法自动识别 Hive 表的存储格式。如果要使用其他存储格式，需要修改源码，重新编译。不过社区已经对这些存储格式进行了测试，相信不久以后就可以在 Flink SQL 中使用。
• OpenCSVSerde 支持不完善：如果读者使用 TextFile 的 row format serde 为 org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde 时，无法正确识别字段类型，会把 Hive 表的字段全部映射为 String 类型。
• 暂时不支持 Bucket 表
• 暂时不支持 ACID 表
• Flink SQL 优化方面功能较少
• 权限控制方面：这方面和 Spark SQL 类似，目前基于 HDFS ACL 控制，暂时还没有实现 Sentry 或 Ranger 控制权限，不过目前 Cloudera 正在开发基于 Ranger 设置 Spark SQL 和 Hive 共享访问权限的策略，实现行/列级控制以及审计信息。

Flink 社区发展很快，所有这些问题只是暂时的，随着新版本的发布会被逐个解决。

如果 Flink SQL 目前不满足的需求，建议使用 API 方式来解决问题。