一、前言
最近有很多小伙伴问，dlink 如何连接 Hive 进行数据开发？
关于 dlink 连接 Hive 的步骤同 Flink 的 sql-client ，只不过它没有默认加载的配置文件。下文将详细讲述对 Hive 操作的全过程。
二、准备工作
由于搭建 Hive 的开发环境会涉及到众多组件和插件，那其版本对应问题也是至关重要，它能帮我们避免很多不必要的问题，当然小版本号之间具备一定的兼容性。
我们先来梳理下本教程的各个组件版本：
组件 | 版本 |
|---|---|
Dlink | 0.3.2 |
Flink | 1.12.4 |
Hadoop | 2.7.7 |
Hive | 2.3.6 |
Mysql | 8.0.15 |
再来梳理下本教程的各个插件版本：
所属组件 | 插件 | 版本 |
|---|---|---|
Dlink | dlink-client | 1.12 |
Dlink & Flink | flink-sql-connector-hive | 2.3.6_2.11-1.12.3 |
Dlink & Flink | flink-shaded-hadoop-3-uber | 3.1.1.7.2.8.0-224-9.0 |
三、部署扩展
部署扩展的工作非常简单（前提是 Dlink 部署完成并成功连接 Flink 集群，相关部署步骤请查看《Dlink 实时计算平台——部署篇》），只需要把 flink-sql-connector-hive-2.3.6_2.11-1.12.3.jar 和 flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.8.0-224-9.0.jar 两个插件分别加入到 Dlink 的 plugins 目录与 Flink 的 lib 目录下即可，然后重启二者。当然，还需要放置 hive-site.xml，位置自定义，Dlink 可以访问到即可。
四、创建 Hive Catalog
已知，Hive 已经新建了一个数据库实例 hdb ，创建了一张表 htest，列为 name 和 age，存储位置默认为 hdfs:///usr/local/hadoop/hive-2.3.9/warehouse/hdb.db 。（此处为何 2.3.9 呢，因为 flink-sql-connector-hive-2.3.6_2.11-1.12.3.jar 只支持到最高版本 2.3.6，小编先装了个 2.3.9 后装了个 2.3.6，尴尬 > _ < ~）
CREATE CATALOG myhive WITH (
'type' = 'hive',
'default-database' = 'hdb',
'hive-conf-dir' = '/usr/local/dlink/hive-conf'
);
-- set the HiveCatalog as the current catalog of the session
USE CATALOG myhive;
select * from htest在 Dlink 编辑器中输入以上 sql ，创建 Hive Catalog，并查询一张表。
其中，hive-conf-dir 需要指定 hive-site.xml 的路径，其他同 Flink 官方解释。
执行查询后（记得选中执行配置的预览结果），可以从查询结果中查看到 htest 表中只有一条数据。（这是正确的，因为小编太懒了，只随手模拟了一条数据）
此时可以使用 FlinkSQL 愉快地操作 Hive 的数据了。
五、使用 Hive Dialect
很熟悉 Hive 的语法以及需要对 Hive 执行其自身特性的语句怎么办？
同 Flink 官方解释一样，只需要使用 SET table.sql-dialect=hive 来启用方言即可。注意有两种方言 default 和 hive ，它们的使用可以随意切换哦~
CREATE CATALOG myhive WITH (
'type' = 'hive',
'default-database' = 'hdb',
'hive-conf-dir' = '/usr/local/dlink/hive-conf'
);
-- set the HiveCatalog as the current catalog of the session
USE CATALOG myhive;
-- set hive dialect
SET table.sql-dialect=hive;
-- alter table location
alter table htest set location 'hdfs:///usr/htest';
-- set default dialect
SET table.sql-dialect=default;
select * from htest;上述 sql 中添加了 Hive Dialect 的使用，FlinkSQL 本身不支持 alter table .. set location .. 的语法，使用 Hive Dialect 则可以实现语法的切换。本 sql 内容对 htest 表进行存储位置的改变，将其更改为一个新的路径，然后再执行查询。
由上图可见，被更改过 location 的 htest 此时查询没有数据，是正确的。
然后将 location 更改为之前的路径，再执行查询，则可见原来的那条数据，如下图所示。
六、总结
由上所知，Dlink 以更加友好的交互方式展现了 Flink 集成 Hive 的部分功能，当然其他更多的 Hive 功能需要您自己在使用的过程中去体验与挖掘。
目前，Dlink 支持 Flink 绝大多数特性与功能，集成与拓展方式与 Flink 官方文档描述一致，只需要在 Dlink 的 plugins 目录下添加依赖即可。
需要注意的是，由于 Dlink 是一个基于 SpringBoot 的 B/S 应用，难免存在依赖冲突问题，可以通过 Nginx 前后端分离部署来避免一部分问题；而对于 mysql-cdc 等包，由于内部依赖冲突问题，会导致 Dlink 自身无法正常启动，（da lao 可以自行排查依赖冲突问题并重新打包）该问题目前有相应的解决方案，需要等待后续版本的发布。
七、未来
Dlink 预计十一月中下旬带来 0.4.0 版本，新增核心功能为 yarn-application 等的 FlinkSQL 提交与用户自定义 Jar 提交管理、定时任务调度接口开放等，并对多种任务提交的方式进行交互合并改进。
此外，《Dlink 实时计算平台——功能篇》将在主要核心功能稳定后发布。
Dlink 将紧跟 Flink 官方社区发展，为推广及发展 Flink 的应用而奋斗，打造 FlinkSQL 的最佳搭档的形象。
