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在当前的大数据格局中，Spark / Hive / Flink 是最为主流的 ETL 或 Streaming 引擎，元数据方面，Hive Metastore 可以视为事实上的 Data Catalog 标准，而在数据湖存储格式上，又有 Hudi、Iceberg 这类新晋的框架，在这种复杂的格局下，用户希望能它们之间能相互打通，以便能根据应用场景灵活地选择技术栈，同时又不会出现技术上的“隔离”，一个非常典型的例子是：当我们选择了 Hudi 作为数据湖的统一存储格式后，我们希望不管是 Flink 还是 Spark （也包括 Hive）都能顺利读写 Hudi 表，这也暗含着“元数据最好统一存储在 Hive Metastore 中”这样的诉求，这非常普遍且典型的一种用户诉求，而我们这篇文章其实就是针对这个诉求给出解决方案。

1. Flink Catalog 的整体设计和各类具体实现

首先，我们要清楚地明白一点：Flink 是有自己的、完全独立的 Catalog 定义（接口）的，就像 Hive 设计并使用了自己的 Hive MetaStore 一样。Flink 在自已统一的 Catalog 定义（接口）下，提供了多种不同的实现，其实本质的差别主要是存储介质上的差异：

① 默认 Catalog（GenericInMemoryCatalog），基于内存，Session 结束时，metadata 也会随之丢失，下次再使用需要重新建库、建表

② 将元数据持久化到数据库中的 Catalog （JdbcCatalog），这就有点像 Hive Metastore 的实现方式了，但是要注意，只是性质上类似，metadata 的 schema 肯定是不一样的

③ 将元数据持久化到 Hive Metastore 中的 Catalog (HiveCatalog)，这种方式要注意理解，它是把 Hive Metastore 当成了底层存储，通过调用 Hive Metastore 的 API 来读写 Flink 的 metadata，同时，使用这种方式还能读写 Hive 中已有的 Hive 表，某种角度上看，有点类似在 Flink Catalog 和 Hive Metastore 之间做了“适配”。鉴于 Hive Metestore 在大数据生态中的核心位置，将 Flink 的元数据统一到 Hive 的 Metastore 上也是一种必然地选择，不过，Flink Catalog 数据结构毕竟与 Hive 的 Catalog 结构有所不同，所以将大量 Flink 的 metadata 写入 Hive 会导致所谓的 “Hive 元数据污染” 问题（参考：《Flink 实时计算平台在知乎的演进》）

④ 用户自定义 Catalog，既然 Flink 的 Catalog 基于接口设计的，那么用户自然可以开发自己的 Catalog 实现。对于那些拥有内置元数据服务的数据湖框架，例如 Hudi 和 Iceberg，这是绝佳的元数据切入方式，通过这种形式，它们会开发自己的 Flink Catalog 实现，目的就在于为了和 Flink Catalog 机制无缝打通，让 Flink 能很好的读写这些格式内置的元数据，实际上，它们也确实这样做了

下图从本质上（类的继承关系）揭示了 Flink Catalog 的设计框架和各个实现之间的关系：

同样的，下图从更大的一个上下文中展示了 Flink 表种 Catalog 具体实现的工作场景：

2. Flink 读写 Hudi 表并同步至 Hive Metastore 的方法

存放 Hudi 的元数据有多种途径，本着不再发明轮子的态度，这两篇文章《Flink SQL操作Hudi并同步Hive使用总结》和 《Flink SQL通过Hudi HMS Catalog读写Hudi并同步Hive表》已经总结的非常全面和细致了，总结一下一共有以下几种途径：

① 在 Flink 的默认 Catalog 中创建 Hudi 表，不同步表格元数据到 Hive Metastore （不配置 hudi 表的 hive_sync.* 属性）

这一方案 Spark 和 Hive 都读取不到这张 Hudi 表，且 Flink 自己在 Session 关闭后也需要重新建表，所以，这一方案并没有实用价值。

② 在 Flink 的 Hive Catalog 中创建 Hudi 表，不同步表格元数据到 Hive Metastore （不配置 hudi 表的 hive_sync.* 属性）

这一方案是在 Flink SQL 中连通 Hive Metastore（即使用 HiveCatalog），直接在 Hive Metastore 中创建 Hudi 表，这样，原则上，Spark / Hive 都能发现这张 Hudi 表，并对其进行读写。但实际上，使用在这种模式下，Spark / Hive 是不能正常读写 Hudi 表的，因为该方法创建的 Hudi 表写入了大量的 Flink 特有的 metadata，同时又缺少了 Hive / Spark 必要的 Hudi 表的属性，所以 Spark / Hive 不能读写这种方式创建的 Hudi 表。简单地说，在这种方式下，Flink 只是将 Hive Metastore 当做一种底层的元数据存储服务，所以写入的元数据都是 Flink Catalog 风格的，并不会考虑任何与 Hive / Spark 元数据兼容的问题，所以 Spark / Hive 读不出这种方式创建的 Hudi 表就不难理解了。

③ 在 Flink 的默认 Catalog 中创建 Hudi 表，并同步表格元数据到 Hive Metastore （配置 hudi 表的 hive_sync.* 属性）

这一方案在 Flink 中创建的 Hudi 表的元数据能自动同步到 Hive Metastore，这样，Spark / Hive 就可以读写这张表了，但是，唯一不足的地方是：对于 Flink 这一端，具体说就是 Flink SQL Client，当 Session 关闭再重新打开后，Flink 的 Catalog 里原来的 Hudi 表就消失了，虽然可以通过注册 Hive Catalog 读到上次创建的 Hudi 表，但是，先后两次操作，SQL 会不一样，所以还是有一些瑕疵。说到底，这种方式是在混用 Flink Catalog 和 Hive Metastore。

④ 在 Flink 的 Hive Catalog 中创建 Hudi 表，并同步表格元数据到 Hive Metastore （配置 hudi 表的 hive_sync.* 属性）

这一方案和方案 2 很接近，通过主动同步 Hudi 元数据到 Hive Metastore 解决了 Hive / Spark 无法读写 Hudi 表的问题。不过，这一方案将势必在 Hive Metastore 中创建出至少两张以上的表（对于 MOR 表是 3 张），一张是 Flink 原生的 Hudi 表，另一张是通过 Hive Sync 同步出来的表，虽然两张表的数据是一份，但是元数据上确实是两张不同的表，且使用 Flink 时，只能读写 Flink 注册的表，使用 Hive / Spark 时，只能使用 Hive Sync 出来的表，虽然可以 work，但显然还是一种很别扭的方案

⑤ 使用 Hudi HMS Catalog ( HoodieHiveCatalog )

上述四种方案都有一定的局限性，为此，Flink / Hudi 社区专门针对 Hudi 的 metadata 开发了一个单独的 Flink Catalog 实现：HoodieHiveCatalog，这一方案从最底层上解决了元数据适配和共享的问题。接下来我们会详细介绍这种实现。

3. 最佳解决方案

在“Flink 读写 Hudi 表并同步至 Hive Metastore” 这件事情上，作为需求，最好的解决方案应该：在 Flink 中创建的 Hudi 表能自动被 Hive / Spark 发现和读写，鉴于 Hive Metastore 在大数据生态中的地位，元数据应该存储于 Hive Metastore 中，但不需要显式配置 Hive Sync，也不应存储两份以上的元数据，Flink / Hive / Spark 有统一的元数据视图，均可共同读写同一张 Hudi 表，而这就是 HoodieHiveCatalog 所要完成的任务。

从设计模式的角度看，本质上，HoodieHiveCatalog 是一个 “适配器”，它将 Flink Catalog 的元数据格式和 Hudi 的元数据格式以及 Hive Metastore 的格式做了完备的适配，这才得以实现三者的无缝集成！使得 Hudi 表元数据在 Flink / Hive / Spark 上做到的真正意义上的统一。下图非常细致地描绘了 HoodieHiveCatalog 的工作方式（Glue Data Catalog 部分不影响解读，可忽略）：

方案 5 自始至终只使用 Hive Metastore 一种存储介质，并面向 Hudi Metadata 的存储在 Flink Catalog 和 Hive Catalog 进行了适配，只存储一份元数据，而其他方案都是同时使用两套 Catalog，并通过 Hive Sync 尽量弥合两套 Catalog 之间的差异，总会遇到这样那样的不一致问题。