一、写数据
向Hive中写数据只尝试了流数据写入Hive，毕竟批数据写入数仓的场景并不多，Flink 1.11对于Hive流处理的支持还是改善很多的，用起来也很方便。
1、可以直接将流数据转换为Table写入hive（测试环境下采用文件写入DataStream，再转换为Table）；
2、可以create table name with（）直接衔接kafka等数据流。
二、读数据
读数据可以采用HQL操作获得Table，但是要注意该Table源自StreamTableSource，是不可转换为DataSet的。由于在调研Alink，算法训练需要批数据的输入，所以对于刚入门Flink的新手比较难办。尝试了一些办法，最终采用了很早之前就有的HCatalog获取DataSource，这样就不愁DataSet的需要了，不过HCatalog的相关文档比较少，还不是很会用，主要调试以下几点：
1、hive-site.xml文件记得导入，同时需要更改其中的verification的值为false；
2、需要增加hive-shims、hive-hcatalog-core依赖包。hive的依赖包会有重叠，可以视情况从maven库中删掉些