flink 读取hudi使用hive-sync生成的表报错 Unexpected type: INT64

文章描述了在使用Flink0.13.1版本读取Hudi表时遇到的由于timestamp精度不一致导致的错误。原因是Hive-sync生成的表为Spark设计,不包含Flink所需的tableparams信息,且Flink读取Hive-sync表时默认timestamp无精度,而Hudi存储的parquet文件timestamp类型为INT64,导致冲突。解决方案是通过HoodiePipeline的手动创建表方法来创建Flink表。

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hudi版本:0.13.1

一、具体报错内容:

Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Unexpected type: INT64
at org.apache.flink.hive.shaded.parquet.Preconditions.checkArgument(Preconditions.java:73)
at org.apache.flink.hive.shaded.formats.parquet.vector.ParquetSplitReaderUtil.createWritableColumnVector(ParquetSplitReaderUtil.java:369)
at org.apache.flink.hive.shaded.formats.parquet.ParquetVectorizedInputFormat.createWritableVectors(ParquetVectorizedInputFormat.java:264)
at org.apache.flink.hive.shaded.formats.parquet.ParquetVectorizedInputFormat.createReaderBatch(ParquetVectorizedInputFormat.java:254)
at org.apache.flink.hive.shaded.formats.parquet.ParquetVectorizedInputFormat.createPoolOfBatches(ParquetVectorizedInputFormat.java:244)
at org.apache.flink.hive.shaded.formats.parquet.ParquetVectorizedInputFormat.createReader(ParquetVectorizedInputFormat.java:137)
at org.apache.flink.hive.shaded.formats.parquet.ParquetVectorizedInputFormat.createReader(ParquetVectorizedInputFormat.java:73)
at org.apache.flink.connectors.hive.read.HiveBulkFormatAdapter.createReader(HiveBulkFormatAdapter.java:110)
at org.apache.flink.connectors.hive.read.HiveBulkFormatAdapter.createReader(HiveBulkFormatAdapter.java:65)
at org.apache.flink.connector.file.src.impl.FileSourceSplitReader.checkSplitOrStartNext(FileSourceSplitReader.java:112)
at org.apache.flink.connector.file.src.impl.FileSourceSplitReader.fetch(FileSourceSplitReader.java:65)
at org.apache.flink.connector.base.source.reader.fetcher.FetchTask.run(FetchTask.java:56)
at org.apache.flink.connector.base.source.reader.fetcher.SplitFetcher.runOnce(SplitFetcher.java:140)
... 6 more

二、报错原因

1、hive-sync生成表是为spark准备的,并并不会向flink sql一样在metastore中生成flink 可以读取的table param(对应hive metastore中的表TABLE_PARAMS)

体现出来是`flink. `开头的,且是可以带有精度的。

 

2、flink读取hive-sync固定生成的是timestamp类型,不带有精度(小数位数),而hive也不支持指定精度其精度固定为至纳秒。

hive-sync使用hive metastore的 java api同步表结构,而用FieldSchema类表示timestamp类型,也是不带有精度的:

3、flink stream API没有指定parquet生成格式的参数

生成的parquet 文件的timestamp类型为: INT64 L:TIMESTAMP(MICROS,true) 

另外,HoodieStorageConfig.PARQUET_OUTPUT_TIMESTAMP_TYPE.key()  // 取值范围:INT96 TIMESTAMP_MICROS TIMESTAMP_MILLIS 。此配置在flink并不生效。

综上,flink读取hive-sync表时候从metastore获取到的是timestamp  即默认hive的精度int96,而实际parquet存储的类型是int64,二者冲突。

解决办法:

在通过HoodiePipeline 中的 org.apache.hudi.util.HoodiePipeline#getCreateHoodieTableDDL方法手动创建张flink table;

Flink-Connector-Hive是一个Apache Flink(流处理框架)的插件,用于与Hive(分布式数据仓库)集成。版本`flink-connector-hive_3.1.2:pom:1.17.0`通常指代的是特定于Hive 3.1.2的Flink连接器,并且对应的是Flink库的某个特定版本(1.17.0)。如果您想下载这个依赖,您可以按照以下步骤操作: 1. **Maven下载**:如果您是在使用Maven构建项目,您可以在pom.xml文件中添加如下依赖: ```xml <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-hive_2.11</artifactId> <version>1.17.0</version> </dependency> ``` 请替换`2.11`部分为您的Scala版本,如果使用的是Java,则无需更改。 2. **Gradle下载**:对于Gradle用户,可以将上述Maven依赖转换为Gradle依赖: ```groovy implementation 'org.apache.flink:flink-connector-hive_2.11:1.17.0' ``` 同样,记得替换`2.11`为正确的Scala版本。 3. **从中央仓库下载**:直接访问Maven Central Repository(https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-connector-hive_2.11/1.17.0),搜索依赖并下载jar文件到本地仓库,或者通过命令行工具如`mvn install:install-file`手动安装。 4. **GitHub克隆源码**:如果需要源码,可以从Apache Flink GitHub仓库(https://github.com/apache/flink/tree/master/flink-connector-hive)获取。 **相关问题--:** 1. Flink如何配置和启用Hive connector? 2. 这个版本是否兼容我的Flink集群? 3. Hive连接器有哪些限制或注意事项?
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