Apache Flink没有直接与Spark HiveContext相同的API。然而，可以使用Apache Flink的Table API和SQL API来实现类似的功能。

下面是一个示例代码，演示如何使用Apache Flink的Table API和SQL API来执行类似于Spark HiveContext的操作：

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.BatchTableEnvironment;

public class FlinkHiveExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode().build();
        BatchTableEnvironment tEnv = BatchTableEnvironment.create(env, settings);

        // Register a Hive table
        tEnv.executeSql("CREATE TABLE hive_table (id INT, name STRING) STORED AS parquet TBLPROPERTIES ('parquet.compression'='SNAPPY')");
        
        // Query the Hive table using Table API
        Table table = tEnv.from("hive_table");
        Table result = table.filter("id > 100").select("name");

        // Convert the result back to a DataSet
        tEnv.toDataSet(result, Row.class).print();

        // Query the Hive table using SQL API
        Table resultSQL = tEnv.sqlQuery("SELECT name FROM hive_table WHERE id > 100");

        // Convert the result back to a DataSet
        tEnv.toDataSet(resultSQL, Row.class).print();
    }
}

在这个例子中，我们首先创建了一个BatchTableEnvironment，然后使用executeSql方法注册了一个Hive表。我们可以使用Table API或SQL API来查询这个Hive表，然后将结果转换回DataSet进行打印或进一步处理。

请注意，以上示例假设您已经配置了正确的Hive环境，并且相关的依赖项已经添加到您的项目中。如果您还没有配置Hive环境，请参考Flink官方文档以了解如何配置Hive支持。