Hive Catalog，所以，
什么是Hive Catalog
我们知道，Hive使用Hive Metastore(HMS)存储元数据信息，使用关系型数据库来持久化存储这些信息。所以，Flink集成Hive需要打通Hive的metastore，去管理Flink的元数据，这就是Hive Catalog的功能。
Hive Catalog的主要作用是使用Hive MetaStore去管理Flink的元数据。Hive Catalog可以将元数据进行持久化，这样后续的操作就可以反复使用这些表的元数据，而不用每次使用时都要重新注册。如果不去持久化catalog，那么在每个session中取处理数据，都要去重复地创建元数据对象，这样是非常耗时的。
如何使用Hive Catalog
HiveCatalog是开箱即用的，所以，一旦配置好Flink与Hive集成，就可以使用HiveCatalog。比如，我们通过FlinkSQL 的DDL语句创建一张kafka的数据源表，立刻就能查看该表的元数据信息。
from pyflink.table import *
from pyflink.table.catalog import HiveCatalog
env_settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_batch_mode().use_blink_planner().build()
tableEnv = BatchTableEnvironment.create(environment_settings=env_settings)
print("AAA")
catalog_name = "myhive"
default_database = "default"
#生产环境文件目录
hive_conf_dir = "/data/docker/containers/*****kService/conf" # a local path
#测试环境容器 /data/EtlServices/dlp/code/conf
#hive_conf_dir = "/data/EtlServices/dlp/code/conf"
print("BBB")
hive_catalog = HiveCatalog(catalog_name, default_database, hive_conf_dir)
tableEnv.register_catalog("myhive", hive_catalog)
print("CCC")
# set the HiveCatalog as the current catalog of the session
tableEnv.use_catalog("myhive")
print("DDD")
# to use hive dialect
tableEnv.get_config().set_sql_dialect(SqlDialect.HIVE)
print(tableEnv.list_databases())HiveCatalog可以处理两种类型的表：一种是Hive兼容的表，另一种是普通表(generic table)。其中Hive兼容表是以兼容Hive的方式来存储的，所以，对于Hive兼容表而言，我们既可以使用Flink去操作该表，又可以使用Hive去操作该表。
普通表是对Flink而言的，当使用HiveCatalog创建一张普通表，仅仅是使用Hive MetaStore将其元数据进行了持久化，所以可以通过Hive查看这些表的元数据信息(通过DESCRIBE FORMATTED命令)，但是不能通过Hive去处理这些表，因为语法不兼容。
对于是否是普通表，Flink使用is_generic属性进行标识。默认情况下，创建的表是普通表，即is_generic=true，如果要创建Hive兼容表，需要在建表属性中指定is_generic=false。
参考连接：Flink集成Hive之Hive Catalog与Hive Dialect--以Flink1.12 - 大数据技术与数仓 - 博客园