数据目录（Catalog）功能基于 Apache Flink Catalog 能力构建，旨在统一管理元数据，并简化与外部元数据系统的集成。该功能允许用户在不重复定义表结构的情况下，跨会话管理和访问异构数据源，显著提升开发效率。

数据目录的核心价值

Flink Catalog 作为 Apache Flink 的元数据管理中心，主要提供以下核心能力：

• 元数据持久化：将表结构（Schema）、数据源位置、分区信息等元数据持久化存储，避免每次作业启动时重复声明。
• 统一元数据接口：提供一致的 API 和 SQL 接口访问元数据，支持跨会话（Session）共享元数据。
• 多 Catalog 支持：允许同时管理多个 Catalog（如 Hive Catalog、JDBC Catalog），实现不同数据源的统一管理。
• 与外部系统集成：支持与 Hive Metastore、关系型数据库（如 MySQL）等外部元数据存储集成。

通过数据目录，用户可以在 Flink 作业中统一管理 Hive、LAS、MySQL 等异构数据源的元数据，简化作业配置，并实现跨会话的元数据持久化，适合长期运行的作业或需要共享元数据的场景。

支持的数据目录类型

火山引擎流式计算 Flink 版当前支持多种类型的 Catalog，以满足不同场景的需求：

1. 产品化对接外部数据目录的能力

数据目录功能通过标准化的配置引导，提供了开箱即用的外部数据目录对接能力。用户无需深度了解底层细节，即可通过简单配置完成与 EMR-Hive 或 LAS-Hive 的集成。

2. 支持展示外部数据目录库、表的层级和结构

通过 Catalog，用户可以清晰查看外部数据系统的层级关系（Catalog → Database → Table），并直观展示表的结构信息（如字段、数据类型、分区等）。
Flink 的数据管理体系由 Catalog、Database 和 Table 三个核心概念构成2：

• Catalog：提供元数据服务，管理多个 Database。
• Database：作为逻辑容器，对相关联的 Tables 和 Views 进行分组。
• Table：表示结构化的数据集合。

注意：当前暂时仅 LAS-Hive 支持可视化展示外部数据目录库、表的层级和结构。EMR-Hive 暂不支持。

3. 在 Flink SQL 中免建表语句使用外部数据目录

用户无需在 Flink SQL 中重复编写 CREATE TABLE DDL 语句，可直接通过 catalog.database.table 的格式引用外部表。Flink 会自动从注册的 Catalog 中获取元数据（如 Schema、连接信息、分区等），简化查询和作业开发

总结

流式计算 Flink 版的数据目录功能通过 Flink Catalog 标准化接口，实现了与外部元数据系统（特别是 EMR-Hive 和 LAS-Hive）的无缝对接。其主要价值在于：

• 简化集成：提供产品化配置能力，降低用户对接外部元数据系统的复杂度。
• 统一视图：可视化展示外部数据的层级和结构，便于管理和探索。
• 提升开发效率：支持在 Flink SQL 中直接引用外部表，避免重复定义元数据，支持跨 Catalog 的数据访问和计算，为流批一体作业提供坚实基础。

通过这些功能，用户能够更专注于业务逻辑开发，而非底层元数据管理细节，从而高效构建实时数据处理平台。