tongchenkeji 发表于：2022-9-22 10:48:450次点击 已关注取消关注 关注 私信 flink 也能 使用 sql 查询 hive 表？[阿里云实时计算 Flink版] 暂停朗读为您朗读 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 实时计算Flink版# HIVE122# SQL1285# 实时计算 Flink版3179# 流计算2236
一位隐者AM 2023-11-27 18:14:55 1 Flink 支持在流处理和批处理中使用 SQL 查询 Hive 表。通过 Flink 的 HiveCatalog，可以将 Hive 中的表注册为 Flink 中的表，然后使用 SQL 查询这些表。 下面是使用 Flink 查询 Hive 表的步骤： 添加 Flink 的 Hive 依赖 在 Maven 或 Gradle 中添加 Flink 的 Hive 依赖，例如： org.apache.flink flink-table-planner-blink_2.11 ${flink.version} org.apache.flink flink-connector-hive_2.11 ${flink.version} 在上面的示例中，我们添加了 Flink 的 Blink Table Planner 和 Hive Connector 依赖。 创建 HiveCatalog 在 Flink 应用程序中，可以创建一个 HiveCatalog，用于连接到 Hive 元数据存储，并将 Hive 中的表注册为 Flink 中的表。例如： String catalogName = "myhive";String defaultDatabase = "default";String hiveConfDir = "/path/to/hive/conf/dir";String hiveVersion = "2.3.4";HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog(catalogName, defaultDatabase, hiveConfDir, hiveVersion);StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, EnvironmentSettings .newInstance() .useBlinkPlanner() .inStreamingMode() .build());tableEnv.registerCatalog(catalogName, hiveCatalog);tableEnv.useCatalog(catalogName); 在上面的示例中，我们创建了一个 HiveCatalog，指定了 Hive 的元数据存储、版本号和默认数据库。然后，我们使用 StreamTableEnvironment.registerCatalog() 方法将 HiveCatalog 注册到 Flink 中，并使用 StreamTableEnvironment.useCatalog() 方法指定默认使用的 Catalog。 查询 Hive 表 在 Flink 应用程序中，可以使用 SQL 查询 Hive 中的表。例如： String sql = "SELECT * FROM mytable";Table table = tableEnv.sqlQuery(sql);DataStream result = tableEnv.toAppendStream(table, Row.class);result.print(); 在上面的示例中，我们使用 SQL 查询名为 mytable 的 Hive 表，并将查询结果转换为 DataStream，然后输出到控制台。
wljslmzAM 2023-11-27 18:14:55 2 是的，在阿里云实时计算 Flink 中，可以使用 SQL 查询 Hive 表。Flink 提供了一个名为 HiveCatalog 的 Hive 表源，可以用于在 Flink SQL 中查询和操作 Hive 表数据，支持使用 SQL DDL 命令创建和删除表、插入和查询数据等操作。具体来说，您可以按照以下步骤使用 Flink SQL 查询 Hive 表： 创建 HiveCatalog 表源 首先需要在 Flink 核心的配置文件 flink-conf.yaml 中添加 HiveCatalog 配置信息，包括 hive-site.xml 所在的路径、默认数据库名称、表类型等参数。例如： catalogs: - name: myhive type: hive hive-conf-dir: /path/to/hive/conf default-database: mydb version: 2.3.0 metastore-uri: thrift://localhost:9083 其中，name 是表源的名称，type 是表源的类型；hive-conf-dir 是 Hive 配置文件所在的路径；default-database 是默认使用的数据库名称；version 是 Hive 的版本号，metastore-uri 是 Hive metastore 的地址信息。 注册表源 在 Flink SQL 客户端中，需要使用 USE CATALOG 和 USE 命令将 HiveCatalog 表源和目标数据库注册到 Flink 中。例如： USE CATALOG myhive;USE mydb; 其中，myhive 是 HiveCatalog 表源的名称，mydb 是要查询的 Hive 数据库的名称。 查询 Hive 表数据 完成 HiveCatalog 表源的注册之后，就可以使用 Flink SQL 查询和操作 Hive 表数据了。例如： SELECT * FROM mytable; 其中，mytable 是要查询的 Hive 表的名称。Flink SQL 查询操作支持标准的 Select、Insert、Update、Delete 等操作，同时也支持 Hive SQL 扩展的语法和函数库。需要注意的是，由于 Hive 使用的 Metastore 与 Flink 中表的注册方式略有不同，因此在查询 Hive 表数据时需要适当调整语法和参数，保证 Hive 和 Flink 之间的数据兼容性。
冲冲冲冲AM 2023-11-27 18:14:55 3 是的，Flink 支持通过 SQL 查询 Hive 表。Flink 可以通过将 Hive 的元数据通过配置传递给 Flink，使得 Flink 可以访问 Hive 中的数据并执行 SQL 查询。您可以使用 Flink Table API 或 Flink SQL API 编写查询语句，并通过 Flink 的 HiveCatalog 和 HiveTableSource 实现对 Hive 数据的访问。 具体而言，您需要将 Hive 元数据存储在 Flink 配置的目录中，并使用 Flink 的 HiveCatalog 将其注册到 Flink 中。注册后，您便可以在 Flink SQL 或 Table API 中使用该 Catalog。通过 Flink 的 HiveTableSource，您也可以将 Hive 中的表作为 Flink 的输入源进行处理。具体使用方法可以参考 Flink 的官方文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/hive/
六月的雨在钉钉AM 2023-11-27 18:14:55 4 Flink可以通过sql查询hive表，使用之前需要关注对应的限制条件：SQL编辑器提交的SQL作业，仅支持开源Flink V1.11、Flink V1.12和Flink V1.13版本。 SQL支持的上下游存储（连接器）列表，请参见支持的上下游存储。具体通过sql操作Hive Catalog的方式可以参考文档创建Hive Catalog，创建Hive Catalog支持UI与SQL命令两种方式配置Hive Catalog，推荐使用UI方式配置Hive Catalog。以及通过sql方式使用Hive Catalog
穿过生命散发芬芳AM 2023-11-27 18:14:55 5 是的，Flink 支持使用 SQL 查询 Hive 表。你可以使用 Flink 的 Table API 或 SQL API 来访问 Hive 中已经存在的表，这需要先配置 Hive Catalog 来连接到 Hive Metastore。具体步骤可以参考 Flink 官方文档中的介绍：Hive Catalog
nb@plusAM 2023-11-27 18:14:55 6 肯定可以哈。Flink可以使用SQL查询Hive表。Flink提供了一个Hive Catalog，可以将Hive中的表映射为Flink中的表，从而可以使用SQL查询Hive表。 要使用Hive Catalog，需要在Flink的配置文件中配置Hive Metastore的地址和端口号，以及Hadoop配置文件的路径。配置完成后，可以使用以下语句将Hive Catalog添加到Flink中。
魏红斌AM 2023-11-27 18:14:55 7 是的，Apache Flink 提供了集成 Hive 的功能，支持通过 SQL 查询 Hive 表。具体来说，Flink 可以通过将 Hive 元数据和表信息加载到 Flink 内存中，并支持使用 SQL 对 Hive 表进行查询。此外，Flink 还支持将查询结果插入到 Hive 表或新建 Hive 表。 需要注意的是，为了实现 Flink 和 Hive 的集成，需要在 Flink 作业的配置中设置相关参数以及引入相应的依赖库。另外，Flink 也提供了支持流式 SQL 查询的功能，可以更加灵活地处理数据流。
筝樾AM 2023-11-27 18:14:55 8 import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;public class HiveJdbcMain { public static void main(String[] args) throws Exception { //设置账户为hadoop，有写入hdfs权限 System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop"); System.setProperty("HADOOP_USER_PASSWORD", "hadoop"); //使用阿里的Planner EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()/*.inBatchMode()*/.build();// EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()// .useBlinkPlanner()// .inStreamingMode() // 有流和批inBatchMode() 任选// .build(); // 构建table环境 TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings); //设置方言 不同数据库的语句有差别 tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.HIVE); //构造hive catalog 直接调用hiveconstans就可以 // Catalog名称，定义一个唯一的名称表示 String NAME="myhive"; // 默认Hive数据库名称 String DEFAULTDATABASE="default"; //hive-site.xml路径 运行Flink的Linux目录下// String HIVECONFDIRPATH="/opt/module/hive-3.1.2/conf/";服务器文件位置 String HIVECONFDIRPATH="src/main/resources";//本地文件位置 //hive版本 String VERSION="3.1.2"; HiveCatalog myHive=new HiveCatalog(NAME, DEFAULTDATABASE,HIVECONFDIRPATH, VERSION); //注册指定名字的catalog tableEnv.registerCatalog("myhive",myHive); //使用上面注册的catalog tableEnv.useCatalog("myhive"); // 执行逻辑，需要提前创建好hive的库表。 String sql="select * from default.ems_data"; Table tableResult1 = tableEnv.sqlQuery(sql); tableResult1.execute().print(); //获取结果的迭代器,可以循环迭代器获取结果 /*CloseableIterator collect = tableResult1.execute().collect(); System.out.println(collect.next());*/ //执行executeSql 插入或更新数据库 /*String executeSql="insert into table xxxx select * from default.ems_data"; TableResult tableResult6 = tableEnv.executeSql(executeSql);*/ }}
三掌柜666AM 2023-11-27 18:14:55 9 楼主你好，flink是可以使用sql查询hive表的，因为flink提供支持Hive的集成，即查询和读取，可以通过配置集成Hive环境以及设置参数，即可实现sql查询hive表的功能。
叶秋学长AM 2023-11-27 18:14:55 10 是的，Flink 可以通过 Flink SQL 访问 Hive 表。Flink 官方文档提供了详细的介绍和使用示例，可以参考官方文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/connectors/table/hive/。同时，需要注意 Flink 和 Hive 的版本兼容性。
祁符建AM 2023-11-27 18:14:55 11 阿里云 Flink 支持使用 SQL 查询 Hive 表。您可以使用 Flink 的 Table API 或者 SQL API 来查询 Hive 中的表数据。在阿里云 Flink 中，连接 Hive 数据源需要通过配置 JDBC 连接信息来实现。 以下是使用 Table API 查询 Hive 表的示例： // 创建 ExecutionEnvironment 和 BatchTableEnvrionment ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); BatchTableEnvironment tableEnv = BatchTableEnvironment.create(env); // 注册 HiveCatalog 到 Flink HiveCatalog hive = new HiveCatalog(“myHiveCatalog”, “default”, “hive-conf-dir”); tableEnv.registerCatalog(“myHiveCatalog”, hive); // 将 Hive 表作为 Flink 表进行查询 Table result = tableEnv.sqlQuery(“SELECT * FROM myHiveDatabase.myHiveTable”); // 输出查询结果 DataSet output = tableEnv.toDataSet(result, Row.class); output.print(); 如果要使用 SQL API 进行查询，则需要先将 JDBC 驱动程序添加到 Maven 依赖项中，并配置 sql.client.default-catalog 和 sql.client.default-schema 参数以指定默认的 Catalog 和 Schema。然后，您可以使用类似于以下代码的方式查询 Hive 表： // 设置默认 Catalog 和 Schema tEnv.getConfig().getConfiguration().setString(“sql.client.default-catalog”, “myHiveCatalog”); tEnv.getConfig().getConfiguration().setString(“sql.client.default-schema”, “myHiveDatabase”); // 执行查询 tEnv.executeSql(“SELECT * FROM myHiveTable”) .print(); 需要注意的是，在阿里云 Flink 中查询 Hive 表时，需要确保配置正确的 JDBC 连接信息。
武当张三丰丶AM 2023-11-27 18:14:55 12 是的，Flink 支持使用 SQL 查询 Hive 表。你试试使用 Flink 提供的 HiveCatalog 将 Hive 中的表注册到 Flink 中，并使用 Flink SQL 进行查询。
Flink 支持在流处理和批处理中使用 SQL 查询 Hive 表。通过 Flink 的 HiveCatalog，可以将 Hive 中的表注册为 Flink 中的表，然后使用 SQL 查询这些表。
下面是使用 Flink 查询 Hive 表的步骤：
在 Maven 或 Gradle 中添加 Flink 的 Hive 依赖，例如：
在上面的示例中，我们添加了 Flink 的 Blink Table Planner 和 Hive Connector 依赖。
在 Flink 应用程序中，可以创建一个 HiveCatalog，用于连接到 Hive 元数据存储，并将 Hive 中的表注册为 Flink 中的表。例如：
在上面的示例中，我们创建了一个 HiveCatalog，指定了 Hive 的元数据存储、版本号和默认数据库。然后，我们使用
StreamTableEnvironment.registerCatalog()方法将 HiveCatalog 注册到 Flink 中，并使用StreamTableEnvironment.useCatalog()方法指定默认使用的 Catalog。在 Flink 应用程序中，可以使用 SQL 查询 Hive 中的表。例如：
在上面的示例中，我们使用 SQL 查询名为 mytable 的 Hive 表，并将查询结果转换为 DataStream，然后输出到控制台。
是的，在阿里云实时计算 Flink 中，可以使用 SQL 查询 Hive 表。Flink 提供了一个名为
HiveCatalog的 Hive 表源，可以用于在 Flink SQL 中查询和操作 Hive 表数据，支持使用 SQL DDL 命令创建和删除表、插入和查询数据等操作。具体来说，您可以按照以下步骤使用 Flink SQL 查询 Hive 表：首先需要在 Flink 核心的配置文件
flink-conf.yaml中添加 HiveCatalog 配置信息，包括 hive-site.xml 所在的路径、默认数据库名称、表类型等参数。例如：其中，
name是表源的名称，type是表源的类型；hive-conf-dir是 Hive 配置文件所在的路径；default-database是默认使用的数据库名称；version是 Hive 的版本号，metastore-uri是 Hive metastore 的地址信息。在 Flink SQL 客户端中，需要使用
USE CATALOG和USE命令将 HiveCatalog 表源和目标数据库注册到 Flink 中。例如：其中，
myhive是 HiveCatalog 表源的名称，mydb是要查询的 Hive 数据库的名称。完成 HiveCatalog 表源的注册之后，就可以使用 Flink SQL 查询和操作 Hive 表数据了。例如：
其中，
mytable是要查询的 Hive 表的名称。Flink SQL 查询操作支持标准的 Select、Insert、Update、Delete 等操作，同时也支持 Hive SQL 扩展的语法和函数库。需要注意的是，由于 Hive 使用的 Metastore 与 Flink 中表的注册方式略有不同，因此在查询 Hive 表数据时需要适当调整语法和参数，保证 Hive 和 Flink 之间的数据兼容性。是的，Flink 支持通过 SQL 查询 Hive 表。Flink 可以通过将 Hive 的元数据通过配置传递给 Flink，使得 Flink 可以访问 Hive 中的数据并执行 SQL 查询。您可以使用 Flink Table API 或 Flink SQL API 编写查询语句，并通过 Flink 的 HiveCatalog 和 HiveTableSource 实现对 Hive 数据的访问。
具体而言，您需要将 Hive 元数据存储在 Flink 配置的目录中，并使用 Flink 的 HiveCatalog 将其注册到 Flink 中。注册后，您便可以在 Flink SQL 或 Table API 中使用该 Catalog。通过 Flink 的 HiveTableSource，您也可以将 Hive 中的表作为 Flink 的输入源进行处理。具体使用方法可以参考 Flink 的官方文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/hive/
Flink可以通过sql查询hive表，使用之前需要关注对应的限制条件：SQL编辑器提交的SQL作业，仅支持开源Flink V1.11、Flink V1.12和Flink V1.13版本。 SQL支持的上下游存储（连接器）列表，请参见支持的上下游存储。具体通过sql操作Hive Catalog的方式可以参考文档创建Hive Catalog，创建Hive Catalog支持UI与SQL命令两种方式配置Hive Catalog，推荐使用UI方式配置Hive Catalog。以及通过sql方式使用Hive Catalog
是的，Flink 支持使用 SQL 查询 Hive 表。你可以使用 Flink 的 Table API 或 SQL API 来访问 Hive 中已经存在的表，这需要先配置 Hive Catalog 来连接到 Hive Metastore。具体步骤可以参考 Flink 官方文档中的介绍：Hive Catalog
肯定可以哈。Flink可以使用SQL查询Hive表。Flink提供了一个Hive Catalog，可以将Hive中的表映射为Flink中的表，从而可以使用SQL查询Hive表。
要使用Hive Catalog，需要在Flink的配置文件中配置Hive Metastore的地址和端口号，以及Hadoop配置文件的路径。配置完成后，可以使用以下语句将Hive Catalog添加到Flink中。
是的，Apache Flink 提供了集成 Hive 的功能，支持通过 SQL 查询 Hive 表。具体来说，Flink 可以通过将 Hive 元数据和表信息加载到 Flink 内存中，并支持使用 SQL 对 Hive 表进行查询。此外，Flink 还支持将查询结果插入到 Hive 表或新建 Hive 表。
需要注意的是，为了实现 Flink 和 Hive 的集成，需要在 Flink 作业的配置中设置相关参数以及引入相应的依赖库。另外，Flink 也提供了支持流式 SQL 查询的功能，可以更加灵活地处理数据流。
楼主你好，flink是可以使用sql查询hive表的，因为flink提供支持Hive的集成，即查询和读取，可以通过配置集成Hive环境以及设置参数，即可实现sql查询hive表的功能。
是的，Flink 可以通过 Flink SQL 访问 Hive 表。Flink 官方文档提供了详细的介绍和使用示例，可以参考官方文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/connectors/table/hive/。同时，需要注意 Flink 和 Hive 的版本兼容性。
阿里云 Flink 支持使用 SQL 查询 Hive 表。您可以使用 Flink 的 Table API 或者 SQL API 来查询 Hive 中的表数据。在阿里云 Flink 中，连接 Hive 数据源需要通过配置 JDBC 连接信息来实现。
以下是使用 Table API 查询 Hive 表的示例：
// 创建 ExecutionEnvironment 和 BatchTableEnvrionment ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); BatchTableEnvironment tableEnv = BatchTableEnvironment.create(env);
// 注册 HiveCatalog 到 Flink HiveCatalog hive = new HiveCatalog(“myHiveCatalog”, “default”, “hive-conf-dir”); tableEnv.registerCatalog(“myHiveCatalog”, hive);
// 将 Hive 表作为 Flink 表进行查询 Table result = tableEnv.sqlQuery(“SELECT * FROM myHiveDatabase.myHiveTable”);
// 输出查询结果 DataSet output = tableEnv.toDataSet(result, Row.class); output.print(); 如果要使用 SQL API 进行查询，则需要先将 JDBC 驱动程序添加到 Maven 依赖项中，并配置 sql.client.default-catalog 和 sql.client.default-schema 参数以指定默认的 Catalog 和 Schema。然后，您可以使用类似于以下代码的方式查询 Hive 表：
// 设置默认 Catalog 和 Schema tEnv.getConfig().getConfiguration().setString(“sql.client.default-catalog”, “myHiveCatalog”); tEnv.getConfig().getConfiguration().setString(“sql.client.default-schema”, “myHiveDatabase”);
// 执行查询 tEnv.executeSql(“SELECT * FROM myHiveTable”) .print(); 需要注意的是，在阿里云 Flink 中查询 Hive 表时，需要确保配置正确的 JDBC 连接信息。
是的，Flink 支持使用 SQL 查询 Hive 表。你试试使用 Flink 提供的 HiveCatalog 将 Hive 中的表注册到 Flink 中，并使用 Flink SQL 进行查询。