介绍
Hive Connector 支持数据流的目的表,但只支持 append only,不支持 Upsert 数据流。数据格式支持包括 Text、SequenceFile、ORC 和 Parquet 等。
版本说明
Flink 版本 | 说明 |
1.11 | 支持 hive 版本 1.1.0、2.3.2、2.3.5、3.1.1 配置项 'connector.type' = 'hive' |
1.13 | 支持 hive 版本 1.0.0 ~ 1.2.2、2.0.0 ~ 2.2.0、2.3.0 ~ 2.3.6、3.0.0 ~ 3.1.2 配置项 'connector' = 'hive' |
1.14 | 不支持 |
1.16 | 支持 hive 版本 2.3.0 ~ 2.3.6、3.0.0 ~ 3.1.2 配置项 'connector' = 'hive' |
DDL 定义
用作数据目的(Sink)
CREATE TABLE hive_table (`id` INT,`name` STRING,`dt` STRING,`hr` STRING) PARTITIONED BY (dt, hr)with ('connector' = 'hive', -- Flink 1.13 请使用 'connector' = 'hive''hive-version' = '3.1.1','hive-database' = 'testdb','partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$dt $hr:00:00','sink.partition-commit.trigger'='partition-time','sink.partition-commit.delay'='1 h','sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file');
作业配置
在 Hive 数据库中创建 Hive 表。
# 在 Hive 的 testdb 数据库创建 hive_table 数据表USE testdb;CREATE TABLE `hive_table` (`id` int,`name` string)PARTITIONED BY (`dt` string, `hr` string)STORED AS ORC;
对 Hive 表的 HDFS 路径开启写权限。
方式一:可登录 EMR Hive 集群节点(具体可参见 Hive 基础操作),对目的库 testdb 库的 hive_table 表执行 chmod 操作。
hdfs dfs -chmod 777 /usr/hive/warehouse/testdb.db/hive_table
方式二:在作业管理 > 作业参数中添加以下高级参数,可以让 hadoop 用户角色获取 HDFS 路径权限。
containerized.taskmanager.env.HADOOP_USER_NAME: hadoopcontainerized.master.env.HADOOP_USER_NAME: hadoop
说明
Flink SQL 中使用 Hive 表 testdb.hive_table,这里 CREATE TABLE 的表名对应 Hive 库的表名(Flink 1.13支持通过hive-table参数配置覆盖该值),库名通过 hive-database 参数指定。
WITH 参数
参数值 | 必填 | 默认值 | 描述 |
connector.type | 是 | 无 | Flink-1.11支持,填 'hive' 选择使用 hive connector。 |
connector | 是 | 无 | Flink-1.13支持,填 'hive' 选择使用 hive connector。 |
hive-version | 是 | 无 | EMR 创建的 Hive 集群对应的版本。 |
hive-database | 是 | 无 | 数据要写入的 Hive database。 |
hive-table | 否 | 无 | Flink-1.13支持,填写后该值会作为Hive库的对应表名 |
sink.partition-commit.trigger | 否 | process-time | 分区关闭策略。可选值包括: process-time:当分区创建超过一定时间之后将这个分区关闭,分区创建时间为分区创建时的物理时间。 partition-time:当分区创建超过一定时间之后将这个分区关闭,分区创建时间从分区中抽取出来。partition-time 依赖于 watermark 生成,需要配合 watermark 才能支持自动分区发现。当 watermark 时间超过了 从分区抽取的时间 与 delay 参数配置时间 之和后会提交分区。 |
sink.partition-commit.delay | 否 | 0s | 分区关闭延迟。当分区在创建超过一定时间之后将被关闭。 |
sink.partition-commit.policy.kind | 是 | 无 | 用于提交分区的策略。可选值可以组合使用,可选值包括: success-file:当分区关闭时将在分区对应的目录下生成一个 _success 的文件。 metastore:向 Hive Metastore 更新分区信息。 custom:用户实现的自定义分区提交策略。 |
partition.time-extractor.timestamp-pattern | 否 | 无 | 分区时间戳的抽取格式。需要写成 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 的形式,并用 Hive 表中相应的分区字段做占位符替换。默认支持第一个字段为 yyyy-mm-dd hh:mm:ss。 如果时间戳应该从单个分区字段 'dt' 提取,可以配置 '$dt'。 如果时间戳应该从多个分区字段中提取,例如 'year'、'month'、'day' 和 'hour',可以配置 '$year-$month-$day $hour:00:00'。 如果时间戳应该从两个分区字段 'dt' 和 'hour' 提取,可以配置 '$dt $hour:00:00'。 |
sink.partition-commit.policy.class | 否 | 无 | 分区提交类,配合 sink.partition-commit.policy.kind = 'custom' 使用,类必须实现 PartitionCommitPolicy。 |
partition.time-extractor.kind | 否 | default | 分区时间抽取方式。这个配置仅当 sink.partition-commit.trigger 配置为 partition-time 时生效。如果用户有自定义的分区时间抽取方法,配置为 custom。 |
partition.time-extractor.class | 否 | 无 | 分区时间抽取类,这个类必须实现 PartitionTimeExtractor 接口。 |
代码示例1
CREATE TABLE datagen_source_table (id INT,name STRING,log_ts TIMESTAMP(3),WATERMARK FOR log_ts AS log_ts - INTERVAL '5' SECOND) WITH ('connector' = 'datagen','rows-per-second' = '10');CREATE TABLE hive_table (`id` INT,`name` STRING,`dt` STRING,`hr` STRING) PARTITIONED BY (dt, hr)with ('connector' = 'hive', -- Flink 1.13 请使用 'connector' = 'hive''hive-version' = '3.1.1','hive-database' = 'testdb','partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$dt $hr:00:00','sink.partition-commit.trigger'='partition-time','sink.partition-commit.delay'='1 h','sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file');-- streaming sql, insert into hive tableINSERT INTO hive_tableSELECT id, name, DATE_FORMAT(log_ts, 'yyyy-MM-dd'), DATE_FORMAT(log_ts, 'HH')FROM datagen_source_table;
代码示例2
-- hive table 作为source 需要显示指定hive中的database,否则会用默认的数据库default_databaseCREATE database testdb;CREATE TABLE `testdb`.hive_table (`user_id` INT,`first_name` STRING,`dt` STRING,`hr` STRING) PARTITIONED BY (dt, hr) with ('connector' = 'hive','hive-version' = '3.1.1','hive-database' = 'testdb','partition.time-extractor.timestamp-pattern' = '$dt $hr:00:00','streaming-source.enable' = 'true','streaming-source.partition.include' = 'all' -- all 、 latest,'streaming-source.monitor-interval' = '1 min','streaming-source.partition-order' = 'partition-name');CREATE TABLE logger_sink_table (`user_id` INT,first_name STRING,`dt` STRING,`hr` STRING) WITH ('connector' = 'logger','print-identifier' = 'DebugData');INSERT intologger_sink_tableSELECT*from`testdb`.hive_table;
Hive 配置
获取 Hive 连接配置 jar 包
Flink SQL 任务写 Hive 时需要使用包含 Hive 及 HDFS 配置信息的 jar 包来连接到 Hive 集群。具体获取连接配置 jar 及其使用的步骤如下:
1. ssh 登录到对应 Hive 集群节点。
2. 获取 hive-site.xml 和 hdfs-site.xml,EMR 集群中的配置文件在如下位置。
/usr/local/service/hive/conf/hive-site.xml/usr/local/service/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
3. 修改 hive-site.xml 文件
在hive-site增加如下配置,ip的值取配置文件里 hive.server2.thrift.bind.host 的 value<property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://ip:7004</value></property>
4. 获取 hivemetastore-site.xml 和 hiveserver2-site.xml,点击文件名下载。
5. 对获取到的配置文件 打 jar 包。
jar -cvf hive-xxx.jar hive-site.xml hdfs-site.xml hivemetastore-site.xml hiveserver2-site.xml
6. 校验 jar 的结构(可以通过 vi 命令查看
vi hive-xxx.jar
),jar 里面包含如下信息,请确保文件不缺失且结构正确。META-INF/META-INF/MANIFEST.MFhive-site.xmlhdfs-site.xmlhivemetastore-site.xmlhiveserver2-site.xml
在任务中使用配置 jar
Kerberos 认证授权
1. 登录集群 Master 节点,获取 krb5.conf、emr.keytab、core-site.xml、hdfs-site.xml、hive-site.xml 文件,路径如下。
/etc/krb5.conf/var/krb5kdc/emr.keytab/usr/local/service/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml/usr/local/service/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml/usr/local/service/hive/conf/hive-site.xml
2. 修改 hive-site.xml 文件。在 hive-site.xml 中增加如下配置,IP 的值取配置文件中
hive.server2.thrift.bind.host
的 value。<property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://ip:7004</value></property>
3. 获取 hivemetastore-site.xml 和 hiveserver2-site.xml,点击文件名下载。
4. 对获取的配置文件打 jar 包。
jar cvf hive-xxx.jar krb5.conf emr.keytab core-site.xml hdfs-site.xml hive-site.xml hivemetastore-site.xml hiveserver2-site.xml
5. 校验 jar 的结构(可以通过 vim 命令查看 vim hive-xxx.jar),jar 里面包含如下信息,请确保文件不缺失且结构正确。
META-INF/META-INF/MANIFEST.MFemr.keytabkrb5.confhdfs-site.xmlcore-site.xmlhive-site.xmlhivemetastore-site.xmlhiveserver2-site.xml
6. 在 程序包管理 页面上传 jar 包,并在作业参数配置里引用该程序包。
7. 获取 kerberos principal,用于作业 高级参数 配置。
klist -kt /var/krb5kdc/emr.keytab# 输出如下所示,选取第一个即可:hadoop/172.28.28.51@EMR-OQPO48B9KVNO Timestamp Principal---- ------------------- ------------------------------------------------------2 08/09/2021 15:34:40 hadoop/172.28.28.51@EMR-OQPO48B92 08/09/2021 15:34:40 HTTP/172.28.28.51@EMR-OQPO48B92 08/09/2021 15:34:40 hadoop/VM-28-51-centos@EMR-OQPO48B92 08/09/2021 15:34:40 HTTP/VM-28-51-centos@EMR-OQPO48B9
8. 作业 高级参数 配置。
containerized.taskmanager.env.HADOOP_USER_NAME: hadoopcontainerized.master.env.HADOOP_USER_NAME: hadoopsecurity.kerberos.login.principal: hadoop/172.28.28.51@EMR-OQPO48B9security.kerberos.login.keytab: emr.keytabsecurity.kerberos.login.conf: ${krb5.conf.fileName}
注意:
注意事项
如果 Flink 作业正常运行,日志中没有报错,但是客户端查不到这个 Hive 表,可以使用如下命令对 Hive 表进行修复(需要将 hive_table_xxx 替换为要修复的表名)。
msck repair table hive_table_xxx;