大家用的hive的什么版本，在flink项目里怎么引用hive-exec jar包的，我发现在hiv

在Flink项目中引用Hive-exec JAR包，通常是为了利用Hive的元数据服务或者集成Hive的某些功能。关于Hive版本的使用，这取决于您的具体需求和环境配置，不同用户可能使用不同的Hive版本，但重要的是确保所使用的Flink与Hive版本之间兼容。对于包含Calcite的情况，Hive-exec确实是一个较为庞大的包，因为它整合了许多依赖，包括Calcite用于查询解析和优化。

引用Hive-exec JAR包到Flink项目中的步骤：

1. 确定Hive版本与兼容性：

   • 首先确认您Flink项目的版本，并根据该版本选择一个兼容的Hive版本。查阅Flink官方文档或社区讨论以获取推荐的Hive版本搭配信息。

2. 获取Hive-exec JAR包：

   • 从Hive的官方发布页面下载对应版本的hive-exec.jar，或者如果您的环境中已安装Hive，可以从Hive的安装目录下的lib文件夹找到这个JAR包。

3. 添加至Flink项目依赖：

   • 直接引用：若在开发环境中，可以直接将hive-exec.jar添加到项目的类路径中。例如，在Maven或Gradle项目中，可以通过本地库的方式引入此依赖（注意，由于Hive-exec体积大且可能与其他库冲突，这种方式不常见）。
   • 通过Flink的依赖管理：在一些特定场景下，如使用Ververica Platform，可以通过其提供的方法来指定外部依赖，比如上传依赖到平台的库管理中，然后在作业配置里引用这些依赖。

4. 配置Flink作业以使用Hive：

   • 如果需要在Flink SQL中访问Hive表，您还需要配置相应的Hive Catalog。这涉及到创建Hive Catalog并正确设置Hive元数据地址等信息。
   • 在启动Flink SQL客户端时，确保DLF（Data Lake Format）和Hive Connector的依赖包被正确地添加到类路径中，且顺序恰当，以支持Hudi或其他Hive相关的操作。

5. 注意事项：

   • 避免版本冲突：由于Hive-exec包含众多依赖，务必检查它是否与Flink及项目中其他依赖的版本兼容，避免出现类路径冲突。
   • 资源管理：Hive-exec JAR包较大，可能会增加任务的部署时间或占用更多资源，请合理规划资源使用。

综上所述，引用Hive-exec到Flink项目中主要涉及版本匹配、依赖获取、以及正确的配置与管理。具体实现细节会根据您的实际开发环境和工具链有所不同。