flink 写hive实例代码
    Flink 是一个开源的流计算框架，可以帮助用户进行实时数据的处理，支持将处理结果写入到Hive（Hadoop 关系型数据库）中。那么如何使用Flink将处理结果写入Hive中呢？
    首先，我们需要在Flink安装启动文件中引入Hive驱动坐标：
    <dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
    <version>2.3.2</version>
</dependency>
    然后，我们需要定义写入Hive的数据模型：
    public class Person {
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
    //省略get/set方法
}
    接着，需要在代码中创建HiveSink，使用如下代码：
    JDBCAppendTableSink sink = JDBCAppendTableSink.builder()
            .setDrivername("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")
            .setDBUrl("jdbc:hive2://localhost:10015/default")
            .setUsername("xxx")
            .setPassword("xxx")
            .setQuery("INSERT INTO person (id,name,age,email) VALUES (?,?,?,?)")
            //对应Person类属性名称
            .setParameterTypes(Types.BIGINT, Types.VARCHAR, Types.INTEGER, Types.VARCHAR)
            .build();
           
最后，我们需要在流计算中引用HiveSink：
中文写代码软件    DataStream<Person> dataStream = env.fromCollection(persons); 
dataStream.addSink(sink);
    上述代码完成了从Flink写入Hive的流程，用户只需要简单的几行代码即可完成将处理结果
写入Hive的操作。Flink的流计算能力可以帮助用户实现实时写入Hive，从而解决离线数据统计的痛点问题。Flink 具备高性能和低延迟，能够满足用户对实时写入Hive的需求，是用户最好的选择。

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