Flink SQL 玩转 Hudi 及同步 Hive

后端

2023-09-29 22:03:33

使用 Flink SQL 解锁 Hudi 与 Hive 的数据之门

什么是 Flink SQL？

Flink SQL 是 Apache Flink 的一个模块，它允许我们使用 SQL 语言对数据进行查询和操作。它的强大之处在于能够高效处理实时流数据和大规模数据集。

什么是 Hudi？

Hudi 是一个开源的湖仓统一解决方案。它将数据存储在对象存储中，同时提供类似于传统数据库的查询和更新功能。

什么是 Hive？

Hive 是一个流行的数据仓库，用于存储和查询大规模数据集。它基于 Hadoop 生态系统，提供了一个类似于 SQL 的语言。

Flink SQL 与 Hudi：轻松读取和写入数据

我们可以使用 Flink SQL 的 CREATE TABLE 语句轻松地读取 Hudi 数据。语法如下：

CREATE TABLE hudi_table (
  id STRING,
  name STRING,
  age INT,
  PRIMARY KEY (id)
) WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'table.path' = 'hdfs://path/to/hudi_table'
);

类似地，可以使用 INSERT INTO 语句向 Hudi 表写入数据：

INSERT INTO hudi_table (id, name, age) VALUES (1, '张三', 18);

Flink SQL 与 Hive：同步数据

Flink SQL 还支持将数据从 Hudi 同步到 Hive。我们可以使用 SYNC 语句实现这一目标：

SYNC TABLE hudi_table WITH (
  'connector' = 'hive',
  'table.name' = 'hive_table'
);

代码示例

以下是使用 Flink SQL 操作 Hudi 和 Hive 的代码示例：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

public class FlinkSQLHudiHiveExample {

  public static void main(String[] args) {
    // 设置 Flink 执行环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useOldPlanner().inStreamingMode().build();
    StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

    // 创建一个 Hudi 表
    String hudiTablePath = "hdfs://path/to/hudi_table";
    String createHudiTableDDL = String.format(
        "CREATE TABLE hudi_table (\n" +
            "  id STRING,\n" +
            "  name STRING,\n" +
            "  age INT,\n" +
            "  PRIMARY KEY (id)\n" +
            ") WITH (\n" +
            "  'connector' = 'hudi',\n" +
            "  'table.path' = '%s'\n" +
            ")", hudiTablePath);
    tableEnv.executeSql(createHudiTableDDL);

    // 插入数据到 Hudi 表
    String insertIntoHudiTableDDL = "INSERT INTO hudi_table (id, name, age) VALUES (1, '张三', 18)";
    tableEnv.executeSql(insertIntoHudiTableDDL);

    // 创建一个 Hive 表
    String hiveTablePath = "hdfs://path/to/hive_table";
    String createHiveTableDDL = String.format(
        "CREATE EXTERNAL TABLE hive_table (\n" +
            "  id STRING,\n" +
            "  name STRING,\n" +
            "  age INT\n" +
            ")\n" +
            "STORED AS PARQUET\n" +
            "LOCATION '%s'", hiveTablePath);
    tableEnv.executeSql(createHiveTableDDL);

    // 同步 Hudi 表到 Hive 表
    String syncHudiToHiveDDL = String.format(
        "SYNC TABLE hudi_table WITH (\n" +
            "  'connector' = 'hive',\n" +
            "  'table.name' = 'hive_table'\n" +
            ")");
    tableEnv.executeSql(syncHudiToHiveDDL);
  }
}