Flink on Hive构建流批一体数仓
Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。这就意味着Flink既可以作为Hive的一个批处理引擎,也可以通过流处理的方式来读写Hive中的表,从而为实时数仓的应用和流批一体的落地实践奠定了坚实的基础。本文将以Flink1.12为例,介绍Flink集成Hive的另外一个非常重要的方面——Hive维表JOIN(Temporal Table Join)与Flink读写Hive表的方式。以下是全文,希望本文对你有所帮助。
Flink写入Hive表
Flink支持以批处理(Batch)和流处理(Streaming)的方式写入Hive表。当以批处理的方式写入Hive表时,只有当写入作业结束时,才可以看到写入的数据。批处理的方式写入支持append模式和overwrite模式。
批处理模式写入
向非分区表写入数据
Flink SQL> use catalog myhive; -- 使用catalog
Flink SQL> INSERT INTO users SELECT 2,'tom';
Flink SQL> set execution.type=batch; -- 使用批处理模式
Flink SQL> INSERT OVERWRITE users SELECT 2,'tom';
向分区表写入数据
-- 向静态分区表写入数据
Flink SQL> INSERT OVERWRITE myparttable PARTITION (my_type='type_1', my_date
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