大家有写过自定义catalog么？感觉flink在批这块不是很友好

是的，Flink 提供了自定义 Catalog 的机制，可以通过实现 org.apache.flink.table.catalog.Catalog 接口来定制自己的 Catalog。通过自定义 Catalog，可以将 Flink 的表与自己的数据源、元数据存储、安全认证等系统进行集成和扩展，从而满足更多的业务需求。

在实现自定义 Catalog 时，需要考虑以下几个方面：

数据源的接入：需要实现 org.apache.flink.table.sources.TableSource 接口和 org.apache.flink.table.sinks.TableSink 接口，定制自己的数据源和数据接收器。通过这些接口，可以定义如何读取和写入数据，以及数据的格式、分区等元信息。

元数据的管理：需要实现 org.apache.flink.table.catalog.CatalogDatabase 接口和 org.apache.flink.table.catalog.CatalogTable 接口，定制自己的元数据存储和管理系统。通过这些接口，可以定义如何管理表、视图、函数等元数据信息，以及元数据的存储格式、读取方式等。

安全认证的集成：需要实现 org.apache.flink.table.catalog.ExternalCatalog 接口和 org.apache.flink.table.catalog.ExternalCatalogTable 接口，定制自己的安全认证和授权系统。通过这些接口，可以定义如何进行用户认证、鉴权、权限控制等操作，以及认证信息的存储方式、加密方式等。

在 Flink 中，自定义 Catalog 是一种常见的做法，可以用于管理和访问外部存储系统中的表格数据。通过自定义 Catalog，您可以将不同的数据源或存储系统（如 JDBC、Hive、Elasticsearch 等）集成到 Flink 中，并以表的形式进行查询和操作。

如果您觉得 Flink 在批处理方面不够友好，可能是因为与传统的批处理框架相比，Flink 更加注重流式计算和实时处理。但是，Flink 仍然提供了 DataSet API 来支持批处理模式，以及基于 Table API 和 SQL 的关系型操作。

对于自定义 Catalog，您可以按照以下步骤进行：

1. 实现 Catalog 接口：创建一个新的类，实现 org.apache.flink.table.catalog.Catalog 接口，并根据需要实现接口中的方法。这些方法包括注册表、获取表、列出表等。

2. 注册和使用 Catalog：在 Flink 的配置文件中，配置您的自定义 Catalog 的名称和相关属性。然后，在作业或客户端代码中使用 TableEnvironment#registerCatalog() 方法注册您的自定义 Catalog。

3. 使用自定义 Catalog：在您的 Flink 作业或客户端代码中，可以使用自定义 Catalog 来访问和操作外部数据源中的表格数据。您可以使用 Table API 或 SQL 查询语句来执行各种操作。

需要注意的是，Flink 社区提供了一些现成的 Catalog 实现和插件，如 JDBC Catalog、Hive Catalog 等，可以用于与常见的数据存储系统进行集成。

如果您需要更详细的指导或示例代码，建议参考 Flink 的官方文档和社区资源，其中提供了关于自定义 Catalog 的详细说明和示例。