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1.Hive高阶之Beeline与JDBC
2.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
3.如何使用DBeaver连接Hive
4.hive和mysql的源码区别是什么?
5.Zeppelin集成Hive的jdbc连接
6.jdbc连接串里hive2是什么

Hive高阶之Beeline与JDBC

       深入探讨Hive的高级使用，重点介绍了HiveServer2以及其对Beeline和JDBC的源码集成。

       HiveServer2作为Hive的源码server端，为其他工具提供服务。源码启动该服务，源码便可利用远程访问执行Hive查询。源码源码包安装

       为了连接HiveServer2，源码使用Beeline方式实现。源码通过命令行界面进行连接，源码需要提供连接串，源码包含HiveServer2启动的源码默认端口，以及集群用户名和密码。源码

       在Beeline界面中操作表就如同使用客户端模式，源码显示风格与MySQL相似，源码对输出格式做了优化。源码为了控制日志显示，可通过CM管理界面调整日志级别。

       通过JDBC访问HiveServer2，首先需要获取与之对应的驱动。一个例子展示了利用JDBC进行表操作，包括删除、创建和查询表。这种方式适合前端页面展示Hive查询结果，适用于数据量不大，避免将结果导入其他数据库的毒液传奇源码情况。

       然而，在使用JDBC访问时，遇到一些错误。连接驱动名与文档中的不符，原因在于文档未及时更新，以及未将hive连接改为hive2模式，这是正常执行操作的必要步骤。

       在进行JDBC访问时，需注意的错误提示，比如连接串的正确性与驱动选择的一致性。一旦正确配置以上细节，便可顺利执行查询。

Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

       大数据开发中，数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常，我们通过读取Hive数据来进行计算，并将结果保存到数据库中，然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而，使用FlinkSQL可以简化这一过程，通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。

       在Flink中，读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的Yfi源码分析过程，包括刷写数据库的机制和原理。

       以下是本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的疑问：

       1. 表的定义

       2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）

       3. 写入数据的机制原理

       （本篇基于1..0源码整理而成）

       1. 表的定义

       Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：

       定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来，我们将探讨其中的技术细节。

       2. 如何找到实现类

       实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。

       寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。

       加载到内存后，首先判断是鲸落源码否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。

       找到对应的实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。

       3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink

       JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。

       创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的并行度。

       4. 消费数据写入数据库

       在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。

       控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''

       控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'

       这两个条件先到先触发，这两个参数都是imgui源码解读可以通过with()属性配置的。

       JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。

       接下来，我们来看看关键的format.open()方法：

       接下来就是消费数据，执行提交了

       AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已

       5. 总结

       通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：

       1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）

       2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。

       3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交

       4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。

       更多Flink内容参考：

如何使用DBeaver连接Hive

       DBeaver是一个广泛支持JDBC兼容数据库的通用数据库管理工具和SQL客户端。它提供图形界面用于展示数据库结构、执行SQL查询和脚本、浏览及导出数据、处理BLOB/CLOB数据以及修改数据库结构。

       要连接Hive，首先在DBeaver中新建连接，选择Apache Hive作为目标数据库。

       在配置界面，输入Hive元数据库的主机名、端口号，填写用户名与密码。

       接着，在“连接详情”中，调整常规连接设置。在“编辑驱动设置”中，清除默认驱动jar包，然后选择安装的Hive JDBC驱动包。确保该包位于Hive安装路径的jdbc目录下，本文使用的是名为hive-jdbc-3.1.0.3.1.5.0--standalone.jar的jar包。

       在“添加文件”选项中，上传驱动库。点击“找到类”以添加驱动类。最后，进行“测试连接”，验证与Hive的连接是否成功。

       在“SQL编辑器”中，编写SQL语句，运行并查看结果。至此，使用DBeaver连接Hive的操作完成。

hive和mysql的区别是什么?

       当然不是，hive支持jdbc和odbc数据源连接，可以连接很多种数据库，mysql、oracle等等等等，它自己的metastore用的就是derbyDB。

       首选在编译安装MySQL的时候指定两个参数使用utf8编码。次选在配置文件my.cnf或my.ini设定两个参数，同时设置init_connect参数。第三在配置文件my.cnf或my.ini设定两个参数，同时客户端的连接指定setnames命令。

       全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

Zeppelin集成Hive的jdbc连接

       在Zeppelin中集成Hive，主要是通过扩展通用JDBC解释器的功能来实现的。首先，需要创建一个Interpreter。

       在创建Interpreter时，选择"Create"选项，然后在Interpreter group中选择"jdbc"，Interpreter Name你可以自定义一个名称，以方便识别。

       接下来是配置Properties，关键一步是更改jdbc连接字符串。原为jdbc:hive2://X.X.X.X:/default，这里需要将X.X.X.X替换为你实际Hive服务器集群的IP地址，如..1.。

       配置Dependencies是至关重要的步骤，因为这涉及到Zeppelin与Hive和Hadoop的连接。你需要在设置中添加Hive和Hadoop的相关jar包依赖。一旦配置，Zeppelin会自动从本地仓库下载这些依赖，下载速度可能因网络状况而异，可能需要几分钟到几十分钟。具体的依赖配置需要包括Hive和Hadoop的jar文件。

jdbc连接串里hive2是什么

       1. hive2是指连接Hive数据库的JDBC连接串中的一个参数。

       2. 在JDBC连接串中，hive2表示使用HiveServer2来进行连接，HiveServer2是Hive的一个服务，它提供了一个面向客户端的接口，可以通过JDBC等方式连接Hive数据库进行操作。

       3. 使用hive2连接串可以实现更高级的功能，如支持并发查询、安全认证等，同时也提供了更好的性能和稳定性。因此，使用hive2连接串可以更好地满足对Hive数据库的连接需求，并提供更多的功能扩展。

深入源码分析下 HIVE JDBC 的超时机制及其如何配置 socketTimeOut

       深入源码分析下HIVE JDBC的超时机制及其配置方法，首先，从一个常见的问题出发，即当HIVE JDBC连接在操作过程中遇到SocketTimeoutException时，这通常意味着操作超时。接下来，让我们回顾JDBC超时机制的相关参数和接口。

       在JDBC中，超时机制主要通过setStatementTimeout和setConnectionTimeout这两个方法实现。setStatementTimeout用于设置SQL语句的超时时间，而setConnectionTimeout用于设置整个连接的超时时间。它们的单位都是毫秒。

       在HIVE JDBC中，由于其基于Thrift进行通信，因此对socket级别的超时管理更为复杂。HiveStatement中的thrift socket timeout是通过配置实现的，通过深入源码分析，可以发现thrift socket timeout的值被赋值给HiveStatement实例。当应用程序直接创建和管理HIVE JDBC连接时，需要在创建HiveStatement实例时设置这个属性，以确保socket级别操作的超时时间得到正确配置。

       如果应用程序通过数据库连接池进行连接管理，那么配置HiveStatement中的thrift socket timeout的过程会更复杂。通常，需要在连接池的配置中，为HIVE JDBC连接指定socket级别的超时属性，然后在使用连接时确保HiveStatement实例正确引用了这些配置。

       通过以上分析，我们可以总结出在不同场景下配置HIVE JDBC socket级别的超时机制的方法。对于直接管理连接的应用程序，需要在创建HiveStatement实例时直接设置socket timeout属性。而对于使用数据库连接池的应用程序，则需要在连接池的配置阶段为HIVE JDBC连接指定socket级别的超时属性，然后确保在使用连接时HiveStatement实例正确引用了这些配置。

       总之，HIVE JDBC的超时机制及其配置方法涉及到多个层面的参数和接口，理解并正确配置它们对于确保应用程序的稳定性和响应速度至关重要。通过源码分析和实践操作，可以实现对HIVE JDBC socket级别的超时管理，从而优化应用程序性能。