前几天，Flink官方release了Flink1.10版本，这个版本有很多改动。比如：
Flink 1.10 同时还标志着对 Blink的整合宣告完成，随着对 Hive 的生产级别集成及对 TPC-DS 的全面覆盖，Flink 在增强流式 SQL 处理能力的同时也具备了成熟的批处理能力。本篇博客将对此次版本升级中的主要新特性及优化、值得注意的重要变化以及使用新版本的预期效果逐一进行介绍。复制代码其中最重要的一个特性之一是：推出了生产可用的 Hive 集成。
Flink 1.9 中推出了预览版的 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。
笔者就遇到的几个问题，归类总结如下，如果你在生产环境遇到，那么可能带来一些启示：
架构设计
Flink在创建运行环境时会同时创建一个CatalogManager，这个CatalogManager就是用来管理不同的Catalog实例，我们的Flink运行环境就是通过这个访问Hive：
官网给出的例子如下：
EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode().build();
TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings);
String name = "myhive";
String defaultDatabase = "mydatabase";
String hiveConfDir = "/opt/hive-conf"; // a local path
String version = "2.3.4";
HiveCatalog hive = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir, version);
tableEnv.registerCatalog("myhive", hive);
// set the HiveCatalog as the current catalog of the session
tableEnv.useCatalog("myhive");
复制代码Hive Catalog + Hive 需要一个配置文件
Hadoop和Spark链接Hive时都会有一个hive-site.xml的配置文件，同样Flink在和Hive集成时也需要一个配置文件：sql-client-hive.yaml这个配置文件中包含了：hive配置文件的路径，执行引擎等。官网给出的配置案例：
execution:
planner: blink
...
current-catalog: myhive # set the HiveCatalog as the current catalog of the session
current-database: mydatabase
catalogs:
- name: myhive
type: hive
hive-conf-dir: /opt/hive-conf
hive-version: 2.3.4
复制代码官网同样给出了警示⚠️信息如下：
If the hive-conf/hive-site.xml file is stored in remote storage system, users should download the hive configuration file to their local environment first.
Please note while HiveCatalog doesn’t require a particular planner, reading/writing Hive tables only works with blink planner. Therefore it’s highly recommended that you use blink planner when connecting to your Hive warehouse.
复制代码意思是说，本地需要一个hive-site.xml，另外sql-client-hive.yaml 中的planner配置必须为blink 。
SQL CLI工具支持
这个玩具类似一个对话窗口，可以通过脚本sql-client.sh 脚本启动，运行方法如下：
bin/sql-client.sh embedded -d conf/sql-client-hive.yaml
复制代码需要注意的是，运行脚本的当前机器必须有必须的环境变量，例如：HADOOPCONFDIR、HIVEHOME、HADOOPCLASSPATH等，把Hadoop集群搭建的时候指定的一些环境变量拿过来即可。
必要依赖和版本区别
Flink 1.10 对Hive集成支持了很多版本，对于不同的Hive版本需要不同的Jar包支持，具体可以参考：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/hive/#connecting-to-hive
另外，官网还给出了目前对Hive支持的一些注意点⚠️：
Hive built-in functions are supported in 1.2.0 and later.
Column constraints, i.e. PRIMARY KEY and NOT NULL, are supported in 3.1.0 and later.
Altering table statistics is supported in 1.2.0 and later.
DATE column statistics are supported in 1.2.0 and later.
Writing to ORC tables is not supported in 2.0.x.
复制代码很简单的英文，不再翻译了。
优点和不足
本次更新issue里提到了目前主要做的一些优化，包括：Projection Pushdown(只读取必要的列)，Limit Pushdown(sql能limit的就limit，减少数据量)，分区裁剪(只读必须分区)等等。总体来说目前都是sql优化的一些常用手段。
目前的不足之处主要包含
存储格式目前还没有完全支持，We have tested on the following of table storage formats: text, csv, SequenceFile, ORC, and Parquet. ，相信很快就会再次release。
另外ACID、Bucket表暂时还不支持。
Hive作为数据仓库系统的绝对核心，承担着绝大多数的离线数据ETL计算和数据管理，期待Flink未来的完美支持。
关注我的公众号，后台回复【JAVAPDF】获取200页面试题！5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？