介紹

Apache Flink是一種分布式流處理引擎，可以將大量數據流以低延遲和高吞吐量的方式進行處理。Flink與Hadoop、Spark不同的是，它專注于流數據處理。而Hive則是希望通過自己的SQL查詢語言來解決海量數據的存儲與處理問題。

使用Flink讀取hive數據

在Flink中使用的是hive的元數據，因此可以直接創建hive表來操作，也可以使用Flink自帶的HiveCatalog，直接讀取hive的元數據，其中需要配置hive.metastore.uris，指向hive metastore在的地址，如下：

         if(!catalogExists("hive")){ String metastoreUris = "thrift://localhost:9083"; String hiveConfDir = "/opt/hive/conf"; String defaultDB = "flink_db"; HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog("hive", defaultDB, hiveConfDir, metastoreUris); environment.registerCatalog(hiveCatalog.getName(), hiveCatalog); }

將數據寫入MySQL

Flink提供了多個方案可以將數據寫入MySQL數據庫，例如，通過JDBC連接、使用Table API或DataStream API等。以下是通過JDBC連接寫入MySQL的實現代碼：

         DataStream>resultDs = tableEnv.toRetractStream(sourceTable, Row.class); resultDs.addSink(new JDBCAppendTableSink("insert into user values (?,?,?)", new JDBCTableSinkOptions.JDBCSinkOptions() .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8") .setDriverName("com.mysql.jdbc.Driver") .setUsername("root") .setPassword("") .setBatchSize(5) .setQueryTimeoutSeconds(5)) );

總結

在Flink中，可以通過HiveCatalog來讀取hive數據，并且可以使用多種方案將數據寫入MySQL數據庫中。整合hive元數據使得我們可以更加便捷地處理hive中的數據，提高數據處理效率。