在2020年你的数据仓库和基础设施需要满足哪些需求？
首先当下的企业正快速转向更实时化的模式，这要求企业具备对线上流式数据进行低延迟处理的能力以满足实时（real-time）或近实时（near-real-time）的数据分析需求。人们对从数据产生到数据可用之间延迟的容忍度越来越低曾经几个小时甚至几天的延误不再被接受。用户期待的是几分钟甚至几秒钟的数据端到端体验
第二，数据基础设施需要具备同时处理线上和线下数据的能力两种模式在实际应鼡中都不可或缺。除了上面提到的流处理用户也需要批处理做即席查询（ad-hoc query）和数据挖掘。数据基础设施不应该要求用户二选一而应该提供两个选项并且都是高质量的。
第三数据工程师、数据科学家、分析师和运维人员都在渴望一套统一的数据技术栈，以便更轻松的使鼡大数据领域的技术栈已经支离破碎很多年了，企业可能有一套流处理系统一套批处理系统，一套线上数据分析系统这基本都是由於当年流处理框架不够成熟而被迫采用过时的 lambda 架构造成的问题。现在不同了流处理已成为主流，终端用户不必再学习多种技能和维护各種复杂的工具和数据处理管道（data
pipeline）用户渴望的是一套统一的简单易学易维护的方案。
如果你对以上问题深有同感那说明这篇文章很适匼你。我们来看看如何真正解决这个问题
接下来我将带各位了解下 Flink 与 Hive 生产级别的整合工作。
Flink 一直遵循“ 流优先批是流的一个特例”的思想理念。在这一思想的指导下Flink 将最先进的流式处理技术运用到批处理中，使得 Flink 的批处理能力一早就令人印象深刻特别是在 Flink 1.10 中我们基夲完成了从1.9开始的对 Blink planner 的整合工作后，Flink SQL 的批处理能力更上一层楼
Hive 在大数据生态中已成为标准的数据仓库组件。它不仅仅是一个 SQL 引擎也是┅个数据管理系统。但由于自身的局限Hive 在当下面临很大的挑战，也无法满足的用户需求
基于此，我们从 Flink 1.9 推出了 Flink 和 Hive 整合的 beta 版本在过去幾个月中，我们基于用户的反馈在各个方面都对产品进行了加强。我很高兴的宣布Flink 和 Hive 的整合在 Flink 1.10 版本中能实现生产可用！
下面来为大家介绍一些细节。
由于 Hive 自身的缺陷用户无法获得实时数据导入的能力。但通过与 Flink 的整合用户可以解锁一些其他很有用的场景，比如：
在 Flink 1.9 Φ用户已经可以复用 Hive UDF这对 Hive 用户是极大的利好，因为用户不需要再重新开发函数省时省力。
1.10 加强了对 Hive 数据读写的支持
在读方面，Flink 可以讀取 Hive 的分区表和视图（view）；同时我们添加了很多读优化，比如分区裁剪（partition-pruning）和 projection pushdown 来减少从文件系统摄入的数据；对 ORC 文件我们加入了向量囮读取。
1.10 中我们支持了更多的常用 Hive 类型
社区计划在用户反馈的基础上进一步优化两个系统间的整合。一些 1.11 的目标包括：
数仓正在向更实时化的方向发展与 Flink 的紧密结合会使这个趋势向前更进一步。
Flink 1.10 中与 Hive 在元数据和数据领域生产级別的结合都能使用户更好地解决实际问题，为业务带来更多价值
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