Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第三节Table & SQL 连接器之Hive（九））

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本章分为如下几篇：

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第一节Flink的CDC）

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第二节通过Flink CDC将MySQL的user表数据同步至Elasticsearch表（一））

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第二节通过Flink CDC将MySQL的user表数据同步至Elasticsearch表（二））

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第三节Table & SQL 连接器之Hive（一））

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第三节Table & SQL 连接器之Hive（二））

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第三节Table & SQL 连接器之Hive（三））

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第三节Table & SQL 连接器之Hive（四））

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第三节Table & SQL 连接器之Hive（五））

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第三节Table & SQL 连接器之Hive（六））

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第三节Table & SQL 连接器之Hive（七））

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第三节Table & SQL 连接器之Hive（八））

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（第三节Table & SQL 连接器之Hive（九））

Flink原理与实战（java版）#第11章Flink的应用（整章）

3．写入hive数据

Flink 支持批和流两种模式向 Hive 中写入数据。当作为批处理程序时，只有在作业完成时，Flink 写入到 Hive 表的数据才能被看到。批模式写入支持追加到现有的表或者覆盖现有的表。

1）Insert into 示例

示例代码如下。

# ------ INSERT INTO 将追加到表或者分区，保证数据的完整性 ------ 
Flink SQL> INSERT INTO mytable SELECT 'Tom', 25;
# ------ INSERT OVERWRITE 将覆盖表或者分区中所有已经存在的数据 ------ 
Flink SQ