flink中如何使用sql将流式数据写入hive

这篇文章将为大家详细讲解有关flink中如何使用sql将流式数据写入hive，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。上一篇介绍了使用sql将流式数据写入文件系统，这次我们来介绍下使用sql将文件写入hive,对于如果想写入已经存在的hive表，则至少需要添加以下两个属性. 写入hive底层还是和写入文件系统一样的，所以对于其他具体的配置参考上一篇.下面我们讲解一下，如何使用java程序来构建一个flink程序来写入hive。如果目前系统中没有存在相应的hive表，可以通过在程序中执行相应的DDL建表语句来建表，如果已经存在了，就把这段代码省略，使用上面的hive命令修改现有表，添加相应的属性。完整的代码请参考：https://github.com/zhangjun0x01/bigdata-examples/blob/master/flink/src/main/java/connectors/sql/StreamingWriteHive.java对于如上的程序和sql，如果配置了是使用eventtime，在此程序中配置了’sink.partition-commit.trigger’=’partition-time’，最后发现程序没法提交分区。分析了一下源码，问题是出在了这个方法，org.apache.flink.table.filesystem.stream.PartitionTimeCommitTigger#committablePartitions。先贴上代码：系统通过分区值来抽取相应的分区创建时间,然后进行比对，比如我们设置的pattern是
h:$m:00 , 某一时刻我们正在往 /2020-07-06/18/20/ 这个分区下写数据，那么程序根据分区值，得到的pattern将会是2020-07-06 18:20:00，这个值在sql中是根据DATA_FORMAT函数获取的。这个值是带有时区的， 也是我想要的， 比如我们的时区设置为东八区，2020-07-06 18:20:00这个时间是东八区的时间，换成标准UTC时间是减去八个小时，也就是2020-07-06 10:20:00，而源码中的toMills函数在处理这个东八区的时间时，并没有任何加入任何时区的处理， 香港云主机把这个其实应该是东八区的时间当做了UTC时间来处理，这样计算出来的值就比实际值大8小时，导致一直没有触发分区的提交。如果我们在数据源构造的分区是UTC时间，也就是不带分区的时间，那么这个逻辑就是没有问题的，但是这样又不符合我们的实际情况，比如对于分区2020-07-06 18:20:00，我希望我的分区肯定是东八区的时间，而不是比东八区小8个小时的UTC时间2020-07-06 10:20:00。所以针对上述情况，有两种解决方案，一种是自定义一个分区抽取类，第二，就是修改源码，改一下现在的缺省的时间分区抽取类。我个人认为修改一下缺省类更好理解，因为目前写入文件和hive这块配置和概念有点多，我不想太增加过多的配置来增加用户的难度，应该尽可能的用缺省值就能使程序很好的运行。我们看下flink中的StreamingFileSink类，构造分区桶的时候默认是使用的DateTimeBucketAssigner，其构造分区路径就是带有时区概念的，默认就用的是本地时区。这个问题，也不知道算不算一个bug，我给官方提交了一个ISSUE，但是官方没有采纳，不过我觉得不符合我的习惯，所以我对这个功能进行了修改，让partition.time-extractor.timestamp-pattern提取的partiiton是带有时区的，默认情况下是本地时区。如果是非本地时区，可以指定时区，通过参数partition.time-extractor.time-zone来指定，我们可以通下面的代码获取有效的时区。比如我们东八区默认使用 Asia/Shanghai。我基于社区的flink的tag release-1.11.0-rc4，我改了一下代码 将代码放到了github上。关于flink中如何使用sql将流式数据写入hive就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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