Catalog概述

Catalogs提供访问数据库或其他外部系统中存储的数据所需的元数据，如数据库、表、分区、视图、函数和信息。

数据处理最关键的方面之一是管理元数据。它可能是暂时的元数据，比如临时表，或者针对表环境注册的UDF。或永久元数据，如Hive Metastore中的元数据。Catalogs提供了一个统一的API，用于管理元数据，并使其可以从TableAPI和SQL查询访问。

Catalogs使用户能够引用数据系统中的现有元数据，并自动将它们映射到Flink的相应元数据。例如，Flink可以自动将JDBC表映射到Flink表，用户不必在Flink中手动重新编写DDL。Catalog极大地简化了使用用户现有系统开始Flink所需的步骤，并极大地增强了用户体验。

Catalog Types

1. GenericInMemoryCatalog：是基于内存实现，所有对象仅在会话的生存期内可用，区分大小写。
2. JdbcCatalog：允许用户通过JDBC协议将Flink连接到关系数据库。PostgresCatalog是目前唯一的JDBC Catalog实现。
3. HiveCatalog:作为原生Flink元数据的持久化存储、作为读取和写入现有Hive元数据的接口，以小写形式存储所有元对象名称。
4. User-Defined Catalog:用户自定Catalog,需要实现Catalog接口。

实时效果反馈

1. 以下选项中哪个不是Flink的Catalog？

A GenericInMemoryCatalog

B JdbcCatalog

C HBaseCatalog

D HiveCatalog

答案：

1=>C