flink1.16读取hive数据存到es 本地和服务器上遇到的问题和解决思路

**Flink1.16读取 Hive 数据存储到 ES 的本地和服务器端遇到的问题和解决思路**

在实际的数据处理场景中，我们经常需要从 Hive 中读取数据，并将其存储到 Elasticsearch 中。Flink 是一个流式处理框架，能够高效地处理大规模数据。在 Flink1.16 版本中，我们尝试使用 Flink 来读取 Hive 数据并存储到 ES 中。本文将描述我们遇到的问题和解决思路。

**问题一：Hive 连接配置**

首先，我们需要在 Flink 中配置 Hive 的连接信息。Flink 提供了一个 `HiveConnection` 类来实现这一点。在我们的例子中，我们使用的是本地的 Hive 实例，因此只需配置 Hive 的连接地址即可。

java// 配置 Hive 连接信息Properties hiveConf = new Properties();
hiveConf.setProperty("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9087");

**问题二：读取 Hive 数据**

在 Flink 中，我们使用 `TableEnvironment` 来读取数据。我们首先需要创建一个 `TableEnvironment` 实例，然后使用 `createTable` 方法来读取 Hive 表中的数据。

java// 创建 TableEnvironment 实例TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment("my-env");

//读取 Hive 表中的数据tableEnv.createTable(
 "hive_table",
 "SELECT * FROM my_hive_table"
);

**问题三：将 Hive 数据存储到 ES**

在 Flink 中，我们使用 `Sink` 来实现数据的写入。我们需要创建一个 `ES Sink` 实例，然后使用 `writeToSink` 方法来将 Hive 表中的数据写入 ES。

java// 创建 ES Sink 实例ESSink esSink = new ESSink(
 " /> "my_index"
);

// 将 Hive 数据写入 EStableEnv.writeToSink("hive_table", esSink);

**问题四：本地和服务器端的数据同步**

在实际场景中，我们可能需要将 Hive 表中的数据同时写入本地的 ES 实例和远程的 ES服务器。Flink 提供了一个 `Sink` 的链式操作来实现这一点。

java// 创建本地ES Sink实例ESSink localEsSink = new ESSink(
 " /> "my_index"
);

// 创建远程ES Sink实例ESSink remoteEsSink = new ESSink(
 " /> "my_remote_index"
);

// 将 Hive 数据写入本地和远程 EStableEnv.writeToSink("hive_table", localEsSink)
 .writeToSink(remoteEsSink);

**解决思路**

在上述问题中，我们遇到了以下几个关键点：

1. **Hive 连接配置**: 我们需要正确配置 Hive 的连接信息，以便 Flink 能够读取 Hive 表中的数据。
2. **读取 Hive 数据**: 我们使用 `TableEnvironment` 来读取 Hive 表中的数据，并将其转换为 Flink 可以处理的表格形式。
3. **将 Hive 数据存储到 ES**: 我们使用 `Sink` 来实现数据的写入，具体来说，我们创建了一个 `ES Sink` 实例，然后使用 `writeToSink` 方法来将 Hive 表中的数据写入 ES。
4. **本地和服务器端的数据同步**: 我们使用 `Sink` 的链式操作来实现同时写入本地和远程 ES 的功能。

通过解决这些问题，我们能够成功地使用 Flink1.16 来读取 Hive 数据并存储到 ES 中。