Flink 1.11 正式发布已经三周了，其中最吸引我的特性就是 Hive Streaming。正巧 Zeppelin-0.9-preview2 也在前不久发布了，所以就写了一篇 Zeppelin 上的 Flink Hive Streaming 的实战解析。本文主要从以下几部分跟大家分享：
- Hive Streaming 的意义
- Checkpoint & Dependency
- 写入 Kafka
- Hive Streaming Sink
- Hive Streaming Source
- Hive Temporal Table
Hive Streaming 的意义
很多同学可能会好奇，为什么 Flink 1.11 中，Hive Streaming 的地位这么高？它的出现，到底能给我们带来什么？ 其实在大数据领域，一直存在两种架构 Lambda 和 Kappa：
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Lambda 架构——流批分离，静态数据通过定时调度同步到 Hive 数仓，实时数据既会同步到 Hive，也会被实时计算引擎消费，这里就引出了一点问题。
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数据口径问题
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离线计算产出延时太大
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数据冗余存储
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Kappa架构——全部使用实时计算来产出数据，历史数据通过回溯消息的消费位点计算，同样也有很多的问题，毕竟没有一劳永逸的架构。
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消息中间件无法保留全部历史数据，同样数据都是行式存储，占用空间太大
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实时计算计算历史数据力不从心
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无法进行 Ad-Hoc 的分析
为了解决这些问题，行业内推出了实时数仓，解决了大部分痛点，但是还是有些地方力不从心。比如涉及到历史数据的计算怎么办？我想做 Ad-Hoc 的分析又怎么玩？所以行业内现在都是实时数仓与离线数仓并行存在，而这又带来了更多的问题：模型需要多份、数据产出不一致、历史数据的计算等等 。
而 Hive Streaming 的出现就可以解决这些问题！再也不用多套模型了；也不需要同一个指标因为涉及到历史数据，写一遍实时 SQL 再写一遍离线 SQL；Ad-Hoc 也能做了，怎么做？读 Hive Streaming 产出的表就行！
接下来，让我们从参数配置开始，接着流式的写入 Hive，再到流式的读取 Hive 表，最后再 Join 上 Hive 维表吧。这一整套流程都体验后，想必大家对 Hive Streaming 一定会有更深入的了解，更能够体会到它的作用。
Checkpoint & Dependency
因为只有在完成 Checkpoint 之后，文件才会从 In-progress 状态变成 Finish 状态，所以，我们需要合理的去配置 Checkpoint，在 Zeppelin 中配置 Checkpoint 很简单。
%flink.conf
# checkpoint 配置
pipeline.time-characteristic EventTime
execution.checkpointing.interval 120000
execution.checkpointing.min-pause 60000
execution.checkpointing.timeout 60000
execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention RETAIN_ON_CANCELLATION
# 依赖jar包配置
flink.execution.packages org.apache.flink:flink-connector-kafka_2.11:1.11.0,org.apache.flink:flink-connector-kafka-base_2.11:1.11.0
又因为我们需要从 Kafka 中读取数据，所以将 Kafka 的依赖也加入进去了。
写入Kafka
我们的数据来自于天池数据集，是以 CSV 的格式存在于本地磁盘，所以需要先将他们写入 Kafka。
先建一下 CSV Source 和 Kafka Sink 的表：
%flink.ssql
SET table.sql-dialect=default;
DROP TABLE IF EXISTS source_csv;
CREATE TABLE source_csv (
user_id string,
theme_id string,
item_id string,
leaf_cate_id string,
cate_level1_id string,
clk_cnt int,
reach_time string
) WITH (
'connector' = 'filesystem',
'path' = 'file:///Users/dijie/Downloads/Cloud_Theme_Click/theme_click_log.csv',
'format' = 'csv'
)
%flink.ssql
SET table.sql-dialect=default;
DROP TABLE IF EXISTS kafka_table;
CREATE TABLE kafka_table (
user_id string,
theme_id string,
item_id string,
leaf_cate_id string,
cate_level1_id string,
clk_cnt int,
reach_time string,
ts AS localtimestamp,
WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'theme_click_log',
'properties.bootstrap.servers' = '10.70.98.1:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'format' = 'json',
'scan.startup.mode' = 'latest-offset'
)
因为注册的表即可以读又可以写，于是我在建表时将 Watermark 加上了；又因为源数据中的时间戳已经很老了，所以我这里采用当前时间减去5秒作为我的 Watermark。
大家可以看到，我在语句一开始指定了 SQL 方言为 Default，这是为啥呢？还有别的方言吗？别急，听我慢慢说。
其实在之前的版本，Flink 就已经可以和 Hive 打通，包括可以把表建在 Hive 上，但是很多语法和 Hive 不兼容，包括建的表在 Hive 中也无法查看，主要原因就是方言不兼容。所以，在 Flink 1.11 中，为了减少学习成本（语法不兼容），可以用 DDL 建 Hive 表并在 Hive 中查询，Flink 支持了方言，默认的就是 Default 了，就和之前一样，如果想建 Hive 表，并支持查询，请使用 Hive 方言，具体可以参考下方链接。
Hive 方言：
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/table/hive/hive_catalog.html
再把数据从 CSV 中读取后写入 Kafka。
%flink.ssql(type=update)
insert into kafka_table select * from source_csv ;
再瞄一眼 Kafka，看看数据有没有被灌进去：
看来没问题，那么接下来让我们写入 Hive。
Hive Streaming Sink
建一个Hive Sink Table，记得将方言切换到 Hive，否则会有问题。
%flink.ssql
SET table.sql-dialect=hive;
DROP TABLE IF EXISTS hive_table;
CREATE TABLE hive_table (
user_id string,
theme_id string,
item_id string,
leaf_cate_id string,
cate_level1_id string,
clk_cnt int,
reach_time string
) PARTITIONED BY (dt string, hr string, mi string) STORED AS parquet TBLPROPERTIES (
'partition.time-extractor.timestamp-pattern'='$dt $hr:$mi:00',
'sink.partition-commit.trigger'='partition-time',
'sink.partition-commit.delay'='1 min',
'sink.partition-commit.policy.kind'='metastore,success-file'
);
参数给大家稍微解释一下：
- partition.time-extractor.timestamp-pattern：分区时间抽取器，与 DDL 中的分区字段保持一致；
- sink.partition-commit.trigger：分区触发器类型，可选 process-time 或partition-time。process-time：不需要上面的参数，也不需要水印，当当前时间大于分区创建时间 +sink.partition-commit.delay 中定义的时间，提交分区；partition-time：需要 Source 表中定义 watermark，当 watermark > 提取到的分区时间 +sink.partition-commit.delay 中定义的时间，提交分区；
- sink.partition-commit.delay：相当于延时时间；
- sink.partition-commit.policy.kind：怎么提交，一般提交成功之后，需要通知 metastore，这样 Hive 才能读到你最新分区的数据；如果需要合并小文件，也可以自定义 Class，通过实现 PartitionCommitPolicy 接口。
接下来让我们把数据插入刚刚创建的 Hive Table：
%flink.ssql
insert into hive_table select user_id,theme_id,item_id,leaf_cate_id,cate_level1_id,clk_cnt,reach_time,DATE_FORMAT(ts, 'yyyy-MM-dd'), DATE_FORMAT(ts, 'HH') ,DATE_FORMAT(ts, 'mm') from kafka_table
让程序再跑一会儿~我们先去倒一杯 95 年的 Java☕️ 。
然后再看看我们的 HDFS，看看路径下的东西。
大家也可以用 Hive 自行查询看看，我呢就先卖个关子，一会儿用 Hive Streaming 来读数据。
Hive Streaming Source
因为 Hive 表上面已经创建过了，所以这边读数据的时候直接拿来用就行了，不同的地方是需要使用 Table Hints 去覆盖参数。
Hive Streaming Source 最大的不足是，无法读取已经读取过的分区下新增的文件。简单来说就是，读过的分区，就不会再读了。看似很坑，不过仔细想想，这样才符合流的特性。
照旧给大家说一下参数的意思：
- stream-source.enable：显而易见，表示是否开启流模式。
- stream-source.monitor-interval：监控新文件/分区产生的间隔。
- stream-source.consume-order：可以选 create-time 或者 partition-time；create-time 指的不是分区创建时间，而是在 HDFS 中文件/文件夹的创建时间；partition-time 指的是分区的时间；对于非分区表，只能用 create-time。官网这边的介绍写的有点模糊，会让人误以为可以查到已经读过的分区下新增的文件，其实经过我的测试和翻看源码发现并不能。
- stream-source.consume-start-offset：表示从哪个分区开始读。
光说不干假把式，让我们捞一把数据看看~
SET 那一行得带着，不然无法使用 Table Hints。
Hive Temporal Table
看完了 Streaming Source 和 Streaming Sink，让我们最后再试一下 Hive 作为维表吧。
其实用 Hive 维表很简单，只要是在 Hive 中存在的表，都可以当做维表使用，参数完全可以用 Table Hints 来覆盖。
- lookup.join.cache.ttl：表示缓存时间；这里值得注意的是，因为 Hive 维表会把维表所有数据缓存在 TM 的内存中，如果维表量很大，那么很容易就 OOM；如果 ttl 时间太短，那么会频繁的加载数据，性能会有很大影响。
因为是 LEFT JOIN，所以维表中不存在的数据会以 NULL 补全。再看一眼 DAG 图：
大家看一下画框的地方，能看到这边是使用的维表关联 LookupJoin。
如果大家 SQL 语句写错了，丢了 for system_time as of a.p，那么 DAG 图就会变成这样：
这种就不是维表 JOIN 其实更像是流和批在 JOIN。
写在最后
Hive Streaming 的完善意味着打通了流批一体的最后一道壁垒，既可以做到历史数据的 OLAP 分析，又可以实时吐出结果，这无疑是 ETL 开发者的福音，想必接下来的日子，会有更多的企业完成他们实时数仓的建设。
参考文档:
[1]https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/table/hive/
[2]https://github.com/apache/zeppelin/blob/master/docs/interpreter/flink.md
Note 下载:
最后，给大家介绍一下 Flink on Zeppelin 的钉钉群，大家有问题可以在里面讨论，Apache Zeppelin PMC 简锋大佬也在里面，有问题可以直接在钉群中提问交流～
作者介绍：
狄杰，蘑菇街资深数据专家，负责蘑菇街实时计算平台 。目前 Focus 在 Flink on Zeppelin，Apache Zeppelin Contributor。
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