6 Hive引擎集成Apache Paimon

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在实际工作中，我们通查会使用Flink计算引擎去读写Paimon，但是在批处理场景中，更多的是使用Hive去读写Paimon，这样操作起来更加方便。

前面我们在Flink代码里面，借助于

Hive Catalog

，实现了在Flink中创建Paimon表，写入数据，并且把paimon的元数据信息保存在Hive Metastore里面，这样创建的表是可以被Hive识别并且操作的。

但是最直接的肯定是在Hive中直接创建Paimon类型的表，并且读写数据。

Paimon目前可以支持

Hive 3.1, 2.3, 2.2, 2.1 and 2.1-cdh-6.3

这些版本的操作。

但是需要注意，如果Hive的执行引擎使用的是

Tez

，那么只能

读取

Paimon，无法向Paimon中写入数据。如果Hive的执行引擎使用的是

MR

，那么

读写

都是支持的。

在Hive中配置Paimon依赖

想要在Hive中操作Paimon，首先需要在Hive中配置Paimon的依赖，此时我们需要用到一个jar包：

paimon-hive-connector

。
我们目前使用的Hive是

3.1.2

版本的，所以需要下载对应版本的

paimon-hive-connector jar

包。

https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/paimon/paimon-hive-connector-3.1/0.5.0-incubating/paimon-hive-connector-3.1-0.5.0-incubating.jar

将这个jar包上传到bigdata04机器（hive客户端机器）的hive安装目录中：

[root@bigdata04 ~]# cd /data/soft/apache-hive-3.1.2-bin/
[root@bigdata04 apache-hive-3.1.2-bin]# mkdir auxlib
[root@bigdata04 apache-hive-3.1.2-bin]# cd auxlib/
[root@bigdata04 auxlib]# ll
total 34128
-rw-r--r--. 1 root root 34945743 Sep 13  2023 paimon-hive-connector-3.1-0.5.0-incubating.jar

注意：需要在hive安装目录中创建

auxlib

目录，然后把jar包上传到这个目录中，这样会被自动加载。

如果我们在操作Hive的时候使用的是beeline客户端，那么在Hive中配置好Paimon的环境之后，需要重启HiveServer2服务。

在Hive中读写Paimon表

咱们之前在Flink引擎代码中使用Hive Catalog的时候创建了一个表：

p_h_t1

，这个表的元数据在Hive Metastore也有存储，之前我们其实也能查看到，只是在hive中查询这个表中数据的时候报错了，其实就是因为缺少

paimon-hive-connector

这个jar包，现在我们再查询就可以了。

在这里我们使用Hive的beeline客户端。
注意：需要先启动HiveServer2服务。

[root@bigdata04 ~]# cd /data/soft/apache-hive-3.1.2-bin/
[root@bigdata04 apache-hive-3.1.2-bin]# bin/hiveserver2

查看hive中目前都有哪些表：

[root@bigdata04 apache-hive-3.1.2-bin]# bin/beeline -u  jdbc:hive2://localhost:10000 -n root
Connecting to jdbc:hive2://localhost:10000
Connected to: Apache Hive (version 3.1.2)
Driver: Hive JDBC (version 3.1.2)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
Beeline version 3.1.2 by Apache Hive
0: jdbc:hive2://localhost:10000> SHOW TABLES;
+--------------------+
|      tab_name      |
+--------------------+
| flink_stu          |
| orders             |
| p_h_t1             |
| p_h_par             |
| s1                 |
| student_favors     |
| student_favors_2   |
| student_score      |
| student_score_bak  |
| t1                 |
+--------------------+
9 rows selected (1.663 seconds)

此时可以看到之前通过Hive Catalog写入的表：

p_h_t1

。

查询这个表中的数据：

0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM p_h_t1;
+--------------+-------------+
| p_h_t1.name  | p_h_t1.age  |
+--------------+-------------+
| jack         | 18          |
| tom          | 20          |
+--------------+-------------+
2 rows selected (5.853 seconds)

此时就可以正常查询了。

接着我们尝试在Hive中向这个Paimon表中插入一条数据：

0: jdbc:hive2://localhost:10000> INSERT INTO p_h_t1(name,age) VALUES('jessic',19);

重新查询这个表中的最新数据：

0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM p_h_t1;
+--------------+-------------+
| p_h_t1.name  | p_h_t1.age  |
+--------------+-------------+
| jack         | 18          |
| jessic       | 19          |
| tom          | 20          |
+--------------+-------------+
3 rows selected (0.737 seconds)

在通过Hive进行查询的时候，默认查询的是表中最新快照的数据，我们也可以通过时间旅行这个特性来控制查询之前的数据。

举个例子，查询指定快照版本中的数据：

0: jdbc:hive2://localhost:10000> SET paimon.scan.snapshot-id=1;
No rows affected (0.011 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM p_h_t1;
+--------------+-------------+
| p_h_t1.name  | p_h_t1.age  |
+--------------+-------------+
| jack         | 18          |
| tom          | 20          |
+--------------+-------------+
2 rows selected (0.752 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> SET paimon.scan.snapshot-id=2;
No rows affected (0.009 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM p_h_t1;
+--------------+-------------+
| p_h_t1.name  | p_h_t1.age  |
+--------------+-------------+
| jack         | 18          |
| jessic       | 19          |
| tom          | 20          |
+--------------+-------------+
3 rows selected (0.692 seconds)

这样就可以实现查询历史数据的查询了。

在Hive中创建Paimon表

前面我们操作的

p_h_t1

这个表其实是借助于Flink引擎创建的。
下面我们来看一下在Hive中如何创建Piamon表：

0: jdbc:hive2://localhost:10000> SET hive.metastore.warehouse.dir=hdfs://bigdata01:9000/paimon;
0: jdbc:hive2://localhost:10000> CREATE TABLE IF NOT EXISTS p_h_t2(
  name STRING,
  age INT,
  PRIMARY KEY (name) NOT ENFORCED
)STORED BY 'org.apache.paimon.hive.PaimonStorageHandler';

这样表就创建好了，下面我们可以在Hive中测试一下读写数据：

0: jdbc:hive2://localhost:10000> INSERT INTO p_h_t2(name,age) VALUES('tom',20);
0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM p_h_t2;
Error: java.io.IOException: java.lang.RuntimeException: Fails to read snapshot from path hdfs://bigdata01:9000/paimon/default.db/p_h_t2/snapshot/snapshot-2 (state=,code=0)

注意：此时查询报错是因为找不到

snapshot-2

这份快照数据，目前这个表中只添加了一次数据，所以只有

snapshot-1

。

那为什么会查找
snapshot-2
呢？

因为我们前面在这个会话中设置了

SET paimon.scan.snapshot-id=2;

，这个配置在当前会话有效。

正常情况下我们在hive中执行

SET paimon.scan.snapshot-id=null;

其实就可以了：

0: jdbc:hive2://localhost:10000> SET paimon.scan.snapshot-id=null;
No rows affected (0.008 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> SET paimon.scan.snapshot-id;
+-------------------------------+
|              set              |
+-------------------------------+
| paimon.scan.snapshot-id=null  |
+-------------------------------+
1 row selected (0.009 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM p_h_t2;
Error: java.io.IOException: java.lang.RuntimeException: Fails to read snapshot from path hdfs://bigdata01:9000/paimon/default.db/p_h_t2/snapshot/snapshot-2 (state=,code=0)

但是发现他还是会找

snapshot-2

。

我们尝试重新开启一个新的会话查询也不行，就算重启hiveserver2也还是不行。

后来发现这可能是一个bug，当我们在hive会话中设置了

paimon.scan.snapshot-id=2

，那么之后创建的表默认就只会查询

snapshot-2

了，那也就意味着建表的时候会把这个参数带过去。

为了验证这个猜想，我们在flink代码中查询这个Paimon表的详细建表语句，不要在hive命令行中查看（在Hive命令行中看不到详细的参数信息）。

创建package：

tech.xuwei.paimon.hivepaimon

创建object：

FlinkSQLReadFromPaimo

完整代码如下：

package tech.xuwei.paimon.cdcingestion

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironment

/**
 * 使用FlinkSQL从Paimon表中读取数据
 * Created by xuwei
 */
object FlinkSQLReadFromPaimon {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建执行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)
    val tEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

    //创建Paimon类型的Catalog
    tEnv.executeSql(
      """
        |CREATE CATALOG paimon_catalog WITH(
        |    'type'='paimon',
        |    'warehouse'='hdfs://bigdata01:9000/paimon'
        |)
        |""".stripMargin)
    tEnv.executeSql("USE CATALOG paimon_catalog")

    //读取Paimon表中的数据，并且打印输出结果
    tEnv.executeSql(
      """
        |SHOW CREATE TABLE p_h_t2;
        |""".stripMargin)
      .print()
  }
}

在idea中执行代码，查看结果：

CREATE TABLE `paimon_catalog`.`default`.`p_h_t2` (
  `name` VARCHAR(2147483647),
  `age` INT
) WITH (
  'path' = 'hdfs://bigdata01:9000/paimon/default.db/p_h_t2',
  'totalSize' = '0',
  'numRows' = '0',
  'rawDataSize' = '0',
  'scan.snapshot-id' = '2',
  'COLUMN_STATS_ACCURATE' = '{"BASIC_STATS":"true","COLUMN_STATS":{"age":"true","name":"true"}}',
  'numFiles' = '0',
  'bucketing_version' = '2',
  'storage_handler' = 'org.apache.paimon.hive.PaimonStorageHandler'
)

在这里发现建表语句中有一个参数：

'scan.snapshot-id' = '2'

，所以它默认会读取第2个快照。

想要解决这个问题，有两个办法。

1：在hive中删除这个表，然后执行SET paimon.scan.snapshot-id=null;，再创建这个表就行了。
2：如果不想删除这个表，可以在Flink代码中修改这个表，移除scan.snapshot-id属性即可，这个功能我们之前讲过。

第一种办法简单粗暴，不再演示，我们来看一下第二种办法：

创建object：

FlinkSQLAlterPaimonTable

完整代码如下：

package tech.xuwei.paimon.hivepaimon

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.table.api.bridge.scala.StreamTableEnvironment

/**
 * 修改Paimon表属性
 * Created by xuwei
 */
object FlinkSQLAlterPaimonTable {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建执行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.STREAMING)
    val tEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

    //创建Paimon类型的Catalog
    tEnv.executeSql(
      """
        |CREATE CATALOG paimon_catalog WITH(
        |    'type'='paimon',
        |    'warehouse'='hdfs://bigdata01:9000/paimon'
        |)
        |""".stripMargin)
    tEnv.executeSql("USE CATALOG paimon_catalog")

    //移除表中的scan.snapshot-id属性
    tEnv.executeSql(
      """
        |ALTER TABLE p_h_t2 RESET ('scan.snapshot-id')
        |""".stripMargin)

    //查看最新的表属性信息
    tEnv.executeSql(
      """
        |SHOW CREATE TABLE p_h_t2
        |""".stripMargin)
      .print()

  }
}

执行此代码，可以看到如下结果：

CREATE TABLE `paimon_catalog`.`default`.`p_h_t2` (
  `name` VARCHAR(2147483647),
  `age` INT
) WITH (
  'path' = 'hdfs://bigdata01:9000/paimon/default.db/p_h_t2',
  'totalSize' = '0',
  'numRows' = '0',
  'rawDataSize' = '0',
  'COLUMN_STATS_ACCURATE' = '{"BASIC_STATS":"true","COLUMN_STATS":{"age":"true","name":"true"}}',
  'numFiles' = '0',
  'bucketing_version' = '2',
  'storage_handler' = 'org.apache.paimon.hive.PaimonStorageHandler'
)

此时表中就没有

scan.snapshot-id

属性了。

这个时候我们再回到hive命令行中查询这个表：

0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM p_h_t2;
+--------------+-------------+
| p_h_t2.name  | p_h_t2.age  |
+--------------+-------------+
| tom          | 20          |
+--------------+-------------+
1 row selected (0.46 seconds)

这样就可以正常查询了。

注意：如果此时我们在hive中删除这个表，那么对应的paimon中这个表也会被删除。

0: jdbc:hive2://localhost:10000> drop table p_h_t2;
No rows affected (0.33 seconds)

到hdfs中确认一下这个paimon表是否存在：

[root@bigdata04 ~]# hdfs dfs -ls /paimon/default.db/p_h_t2
ls: `/paimon/default.db/p_h_t2': No such file or directory

这样就说明paimon中这个表不存在了。

不过在hdfs中会多一个这个目录，这属于一个临时目录，没什么影响，可以手工删除，不处理也没影响。

[root@bigdata04 ~]# hdfs dfs -ls /paimon/default.db/_tmp.p_h_t2

针对Paimon中已经存在的表，我们想要在hive中进行访问，应该如何实现呢？

此时可以借助于Hive的外部表特性来实现。
相当于是在hive中创建一个外部表，通过

location

指向paimon表的hdfs路径即可。

我们使用前面cdc数据采集中创建的Paimon表：

cdc_chinese_code

，在hive中创建一个外部表映射到这个表：

0: jdbc:hive2://localhost:10000> CREATE EXTERNAL TABLE p_h_external
STORED BY 'org.apache.paimon.hive.PaimonStorageHandler'
LOCATION 'hdfs://bigdata01:9000/paimon/default.db/cdc_chinese_code';

然后就可以在hive中查询这个表了：

0: jdbc:hive2://localhost:10000> select * from p_h_external;
+------------------+--------------------+
| p_h_external.id  | p_h_external.name  |
+------------------+--------------------+
| 1                | 张三                 |
| 2                | 李四                 |
+------------------+--------------------+

此时如果我们在hive中删除这个外部表，不会影响paimon中的

cdc_chinese_code

表。

0: jdbc:hive2://localhost:10000> drop table p_h_external;

到hdfs中确认一下，

cdc_chinese_code

这个paimon表还是存在的：

[root@bigdata04 ~]# hdfs dfs -ls /paimon/default.db/cdc_chinese_code
Found 4 items
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2029-02-27 11:32 /paimon/default.db/cdc_chinese_code/bucket-0
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2029-02-27 11:32 /paimon/default.db/cdc_chinese_code/manifest
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2029-02-27 11:26 /paimon/default.db/cdc_chinese_code/schema
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2029-02-27 11:32 /paimon/default.db/cdc_chinese_code/snapshot

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