Apache Flink 1.10.0 重磅发布，新特性解读

Table API/SQL: 生产可用的 Hive 集成
Flink 1.9 推出了预览版的 Hive 集成。该版本允许用户使用 SQL DDL 将 Flink 特有的元数据持久化到 Hive Metastore、调用 Hive 中定义的 UDF 以及读、写 Hive 中的表。Flink 1.10 进一步开发和完善了这一特性，带来了全面兼容 Hive 主要版本的生产可用的 Hive 集成。

Batch SQL 原生分区支持
此前，Flink 只支持写入未分区的 Hive 表。在 Flink 1.10 中，Flink SQL 扩展支持了 INSERT OVERWRITE 和 PARTITION 的语法（FLIP-63），允许用户写入 Hive 中的静态和动态分区。

写入静态分区
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INSERT { INTO | OVERWRITE } TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 …)] select_statement1 FROM from_statement;
写入动态分区
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INSERT { INTO | OVERWRITE } TABLE tablename1 select_statement1 FROM from_statement;
对分区表的全面支持，使得用户在读取数据时能够受益于分区剪枝，减少了需要扫描的数据量，从而大幅提升了这些操作的性能。

其他优化
除了分区剪枝，Flink 1.10 的 Hive 集成还引入了许多数据读取方面的优化，例如：

投影下推：Flink 采用了投影下推技术，通过在扫描表时忽略不必要的域，最小化 Flink 和 Hive 表之间的数据传输量。这一优化在表的列数较多时尤为有效。
LIMIT 下推：对于包含 LIMIT 语句的查询，Flink 在所有可能的地方限制返回的数据条数，以降低通过网络传输的数据量。
读取数据时的 ORC 向量化： 为了提高读取 ORC 文件的性能，对于 Hive 2.0.0 及以上版本以及非复合数据类型的列，Flink 现在默认使用原生的 OR

Apache Flink 与 Apache Hive 的集成
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