哪位大佬有flink读取hive表，并且设置水印和窗口的代码啊，搞了两周了没搞出来，网上的资料也少？

在使用Apache Flink读取Hive表并设置水印以及窗口操作时，您需要确保已经正确配置了Flink与Hive的集成。以下是一个简单的示例代码，展示了如何实现这一过程。这个例子假设你已经有了一个Hive表，并且想要从该表中读取数据，然后应用时间窗口和水印处理。

首先，确保你的环境中已安装并配置了Flink、Hive以及相关依赖（如Hadoop等），并且Flink能够访问到Hive元数据存储。

步骤 1: 添加依赖

如果你是用Maven管理项目，确保pom.xml中包含了Flink与Hive相关的依赖。例如：

<dependencies>
    <!-- Flink dependencies -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-hive_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <!-- Other necessary dependencies like Hadoop client, etc. -->
</dependencies>

步骤 2: 读取Hive表数据

接下来，编写Flink程序来读取Hive表数据。这里我们假定有一个包含时间戳字段的表my_table，我们将基于此时间戳进行窗口计算。

import org.apache.flink.api.common.eventtime.*;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;

public class HiveToFlinkWithWatermark {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1); // 设置并行度，根据实际情况调整
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 配置HiveCatalog，这里简化处理，实际使用可能需要更详细的配置
        tEnv.executeSql("CREATE CATALOG myhive WITH ('type'='hive', 'default-database'='default')");

        // 使用Hive Catalog注册Hive表到Flink Table API
        tEnv.useCatalog("myhive");
        tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM my_table").printSchema(); // 确认表结构

        // 将Hive表转换为DataStream
        DataStream<Row> hiveStream = tEnv.toAppendStream(tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM my_table"), Row.class);

        // 假设表中有timestamp字段，设置水印和时间属性
        DataStream<Tuple2<String, Long>> withTimestampsAndWatermarks =
                hiveStream
                        .map(row -> new Tuple2<>(row.getField(0).toString(), (Long) row.getField(1))) // 根据实际表结构调整
                        .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
                                .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.f1)); // 假设第二个字段为事件时间戳

        // 接下来可以添加窗口操作，比如滚动窗口、滑动窗口等
        // 例如，每5秒一个滚动窗口，计算每个窗口内的数据量
        DataStream<Long> windowedCounts = withTimestampsAndWatermarks
                .keyBy(tuple -> tuple.f0)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .sum(1);

        windowedCounts.print().setParallelism(1); // 打印结果

        env.execute("Flink Read Hive with Watermark and Window");
    }
}

请注意，上述代码仅为示例，具体实现细节（如字段名、类型、时间戳字段位置等）需根据您的实际Hive表结构进行调整。此外，确保Flink集群有权限访问Hive Metastore服务，并且网络配置正确。如果遇到问题，检查Flink的日志文件通常能提供有用的调试信息。