大佬们，flink sql client实现 mysql表实时同步到hive，除了中间转kafka再

实现MySQL表实时同步到Hive，可以使用Flink的MySQL连接器和Hive表API接口来完成，而无需使用Kafka作为中间环节。

以下是一种可能的实现方式：

首先，需要在Flink中添加MySQL连接器和Hive表API的依赖项。
使用MySQL连接器从MySQL数据库中读取数据，并将数据转换为Flink数据集。
使用Hive表API将Flink数据集写入到Hive表中。
以下是示例代码，其中假设MySQL表名为"my_table"，Hive表名为"my_hive_table"，用户名和密码为"root"，主机名和端口号为"localhost:3306"，Flink的平行度为"4"：

// 创建MySQL连接器  
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);  

// 设置MySQL连接器属性  
TableConfig config = TableConfig.builder()  
    .set(TableConfigOptions.TABLE_FACTORY, "org.apache.flink.table.factories.StreamTableFactory")  
    .set(TableConfigOptions.DEFAULT_CATALOG, "my_catalog")  
    .set(TableConfigOptions.DEFAULT_DATABASE, "my_db")  
    .build();  

// 创建MySQL表  
String query = "CREATE TABLE my_mysql_table ("  
    + "id INT,"  
    + "name STRING,"  
    + "age INT,"  
    + "PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED"  
    + ") WITH ("  
    + " 'connector' = 'mysql-x',"  
    + " 'hostname' = 'localhost',"  
    + " 'port' = '3306',"  
    + " 'username' = 'root',"  
    + " 'password' = 'root',"  
    + " 'database-name' = 'my_db',"  
    + " 'table-name' = 'my_table'"  
    + ")";  
tableEnv.executeSql(query);  

// 创建Hive表  
String hiveQuery = "CREATE TABLE my_hive_table ("  
    + "id INT,"  
    + "name STRING,"  
    + "age INT"  
    + ") WITH ("  
    + " 'connector' = 'hive-x',"  
    + " 'host' = 'localhost',"  
    + " 'port' = '10000',"  
    + " 'username' = 'your_username',"  
    + " 'password' = 'your_password',"  
    + " 'database-name' = 'your_database',"  
    + " 'table-name' = 'my_hive_table'"  
    + ")";  
tableEnv.executeSql(hiveQuery);  

// 查询MySQL表数据集  
Table resultTable = tableEnv.from("my_mysql_table");  
DataStream<RowData> resultStream = tableEnv.toAppendStream(resultTable, RowData.class);  

// 将数据集写入Hive表  
resultStream.addSink(new HiveSinkFunction("my_hive_table"));

我们首先使用Flink的StreamExecutionEnvironment和StreamTableEnvironment来创建一个Flink表环境。然后，我们使用TableConfig来设置MySQL连接器的属性，并使用executeSql方法创建MySQL表。接下来，我们使用相同的的方法创建Hive表。然后，我们使用from方法查询MySQL表数据集，并使用toAppendStream方法将数据集转换为DataStream。最后，我们使用HiveSinkFunction将数据流写入到Hive表中。