flink读取hive的时候，能不能控制每个split的大小啊

是的，Flink可以通过设置HivePartitionDescriptor来控制每个split的大小。

在Flink中，可以使用HivePartitionDescriptor类来描述从Hive表中读取数据的方式。通过设置HivePartitionDescriptor的属性，可以控制每个split的大小。具体来说，可以通过以下方式设置：

setInputFormatClassName()方法：设置输入格式的类名。默认情况下，输入格式是从Hive表中读取数据的原始格式。如果要使用自定义的输入格式，需要在这里指定。

setOutputFormatClassName()方法：设置输出格式的类名。默认情况下，输出格式是将数据写入HDFS或本地文件系统的格式。如果要使用自定义的输出格式，需要在这里指定。

setMapOutputKeyClassName()和setMapOutputValueClassName()方法：分别设置map端输出键和值的类名。这些类名应该与Hive表中的列类型相对应。

setPartitionerClassName()方法：设置分区器的类名。默认情况下，Flink会使用基于行的分区器。如果要使用其他类型的分区器，需要在这里指定。

setNumberOfSubpartitions()方法：设置分区数。默认情况下，Flink会根据输入记录的数量自动确定分区数。如果要手动设置分区数，需要在这里指定。

在设置完以上属性后，可以通过HivePartitionDescriptor的setSplitSize(int)方法来设置每个split的大小。例如，以下代码片段演示了如何将每个split的大小设置为10000行：

java 复制代码

HivePartitionDescriptor descriptor = new HivePartitionDescriptor(); descriptor.setTableName("my_table"); descriptor.setInputFormatClassName("org.apache.flink.hive.hive_hooks.HiveStreamingTableInputFormat"); descriptor.setOutputFormatClassName("org.apache.flink.hive.hive_sinks.HiveSink"); descriptor.setMapOutputKeyClassName("org.apache.flink.types.Row"); descriptor.setMapOutputValueClassName("org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types"); descriptor.setPartitionerClassName("org.apache.flink.contrib.streaming.hive.partitioner.MyCustomPartitioner"); descriptor.setNumberOfSubpartitions(1); descriptor.setSplitSize(10000);

在这个例子中，我们将每个split的大小设置为10000行。注意，这个大小应该是一个合理的值，既不能太小导致性能下降，也不能太大导致内存占用过高。