flink-sql 中怎样使用hive function?


前言

flink-sql自带的函数,比较少,可以引入hive的函数
hive-connector内置了hive module,提供了hive自带的系统函数


一、查看目前的module

Flink SQL> show modules;
±------------+
| module name |
±------------+
| core |
±------------+
1 row in set

二、加载hive模块

加载命令:
Flink SQL> Load module hive with (‘hive-version’=‘3.1.2’);

Flink SQL>

show modules;
±------------+
| module name |
±------------+
| core |
| hive |
±------------+
2 rows in set

三、可以使用hive自带的函数了

Flink SQL> select split(‘ab_cd’,‘_’);


总结

通过加载hive module引入hive函数,从而扩展flink-sql的函数

在Scala中使用Apache Flink连接Apache Hive主要是通过Flink SQL Client或者Flink提供的Hive connector来完成的。以下是一个基本步骤: 1. **设置环境**: - 首先,确保你已经在Flink环境中配置了Hive的支持。这通常需要在启动Flink集群时添加Hive的相关JAR包。 2. **创建Flink Session**: ```scala import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment ``` 3. **创建HiveCatalog**: ```scala import org.apache.flink.connector.hive.HiveCatalog import org.apache.flink.table.api.bridge.java.{TableConfig, TableSchema} val hiveCatalog = new HiveCatalog("my-hive-conf", new TableConfig()) ``` 这里需要一个有效的Hive配置文件(例如`my-hive-conf`),它包含了Hive的元数据信息。 4. **注册表和创建TableSource/TableSink**: ```scala val tableSchema = ... // 根据你的Hive表定义创建TableSchema val tableName = "my_hive_table" hiveCatalog.registerTable(tableName, tableSchema) val myTableSource = hiveCatalog.createTableSource(tableName) val myTableSink = hiveCatalog.createTableSink(tableName) ``` 5. **读取/写入Hive表**: 对于数据流的消费,你可以像操作其他数据源一样使用`env.addSource`: ```scala val stream = env.addSource(myTableSource) ``` 对于数据流的生产,你可以使用`stream.writeTo`将结果写回Hive: ```scala stream.map(new MapFunction<Row, Row>() { ... }).writeTo(myTableSink) ``` 6. **执行作业**: ```scala env.execute("My Flink Job with Hive") ```
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