Apache Flink与Apache Hive的集成对性能的影响是多方面的，具体取决于应用场景和配置。以下是对两者集成后性能影响的具体分析：
Flink与Hive集成的性能影响
- 性能提升情况：根据Flink 1.10与Hive 3.0在20台机器上的性能对比测试，Flink在总时长和几何平均性能上均显著优于Hive on MapReduce和Hive on Tez。例如，Flink总时长的性能是Hive on MapReduce的8.7倍，几何平均的性能是Hive on MapReduce的7.8倍。
- 性能差异的原因：Flink统一的计算引擎，提供了统一的流批体验以及技术栈，其在批处理方面的性能优化和流处理方面的实时性优势，使得在集成Hive时，能够在批处理和流处理场景中提供更高的性能。
Flink与Hive集成时的主要优化措施
- 访问Hive元数据：通过全新设计的Catalog API，包括GenericInMemoryCatalog和HiveCatalog，以更接近传统SQL的方式与Hive进行交互，从而提高元数据访问的效率。
- 读写Hive表数据：通过复用Hive原有的Input/Output Format、SerDe等API，减少代码冗余，同时保证写入数据的兼容性，提高数据读写的效率。
- 性能优化技巧：包括使用分区、建立索引、合理配置参数、避免全表扫描等，这些都可以在不同程度上提升Hive查询的性能。
综上所述，Flink与Hive的集成可以在大数据批处理场景中提供显著的性能提升，尤其是在流处理方面。然而，集成的性能也受到具体配置和优化措施的影响。