flink-43 catalog

catalog提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及其他外部系统中存储的函数和信息

catalog允许用户引用数据存储系统中现有的元数据，并自动将其映射到flink的相应元数据，比如flink使用hive metastore

目前flink包含以下四种catalog

GenericInMemoryCatalog：基于内存实现的catalog
- 所有元数据旨在session的生命周期内可用
  - 即一个flink任务一次运行生命周期内
- 默认自动创建会有名为default_catalog的内存Catalog
  - 这个Catalog会有一个名为default_database的数据库
JdbcCatalog：用户可以将flink通过jdbc协议连接到关系数据库
- Postgres Catalog 和Mysql Catalog是目前仅有的两种JDBC Catalog实现
- 元数据存储在数据库中
- 不支持建表，只是打通flink与mysql的连接，可以去读写mysql现有的库表
HiveCatalog
- 用途一：单纯作为flink元数据的持久化
- 用途二：作为读写现有Hive元数据的接口
- hive metastore以小写形式存储所有元数据对象名称，以小写形式存储所有元对象名称
- GenericInMemoryCatalog区分大小写
自定义Catalog

创建 jdbcCatalog

可以在sql-client初始化文件中添加jdbcCatalog然后use即可

HiveCataglog

（1）上传所需jar到lib目录下

（2）更换planner依赖

只有在使用hive方言或hiveserver2时才需要这样额外的计划器jar移动，替换flink-table-planner-loader-1.17.1.jar

mv /data/flink/opt/flink-table-planner_2.12-1.17.1.jar /data/flink/lib/
mv /data/flink/lib/flink-table-planner-loader-1.17.1.jar /data/flink/opt/

（3）重启flink集群和sql-client

（4）启动外置的hive metastore服务

hive metastore必须作为独立服务运行，也就是hive-site中必须配置hive.metastore.uris

hive --service metastore &

CREATE CATALOG myhive WITH (
    'type'='hive',
    'default-database'='default',
    'hive-conf-dir'='/data/hive-3.1.3/conf'
);