背景

Apache Flink 是一个分布式流处理和批处理框架，它提供了用于处理实时数据流的高级编程和部署选项。Flink 提供了用于批处理和流处理的 API，支持基于事件时间和处理时间的时间语义。Flink 1.10 引入了新的特性和改进，包括 SQL 与 HiveCatalog 的整合以及事件时间的增强。

SQL 与 HiveCatalog 整合

在 Flink 1.10 中，可以通过配置 HiveCatalog 来使用 SQL 查询 Hive 表。使用 HiveCatalog，可以将 Hive 元数据导入到 Flink 中，并直接在 Flink 中查询 Hive 表。对于使用 Hive 的用户来说，这提供了更好的兼容性和无缝的迁移体验。

  1. 首先，在 Flink 配置文件中配置 HiveCatalog。以下是一个示例配置：
    2. catalogs: 
  - name: hive_catalog 
    type: hive 
    hive-conf-dir: /path/to/hive/conf
    hive-version: 2.3.4
    YAML
  2. 然后，在 Flink SQL 中，可以使用 HiveCatalog 的名称引用 Hive 表。以下是一个示例查询：
    3. SELECT * FROM hive_catalog.default.my_table
    SQL

事件时间整合

事件时间是一种处理数据的时间语义，它基于事件产生的时间而不是处理数据的时间。Flink 1.10 引入了一些新的特性和改进来更好地支持事件时间的处理。

  1. Flink 1.10 提供了新的时间属性提取器，可以从数据中提取事件时间。通过使用新的时间属性提取器，可以定义如何从数据中提取事件时间。以下是一个示例：
    2. DataStream<SensorReading> inputStream = ...;
 
SingleOutputStreamOperator<SensorReading> timestampedStream = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(
    WatermarkStrategy.<SensorReading>forMonotonousTimestamps()
        .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.getTimestamp()));
    Java
  2. Flink 1.10 还提供了一个新的 API 来定义事件时间窗口。使用新的 API，可以方便地定义滚动窗口、滑动窗口和会话窗口。以下是一个示例：
    3. DataStream<SensorReading> inputStream = ...;
 
KeyedStream<SensorReading> keyedStream = inputStream.keyBy(SensorReading::getId);
 
WindowedStream<SensorReading> windowedStream = keyedStream.window(
    TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)));
    Java