Hive提供了多种方式进行数据的访问。其中对 java 的支持是最好的,而且是其最原生的支持。传说中的JDBC。哈哈! 在 hive 安装目录下的lib目录中有 hive - jdbc -0.8.1.jar 。以0.8版本的为例来介绍。 当然了,也别忘了要通过hive的server方式将hive启动起来
Hive提供了多种方式进行数据的访问。其中对java的支持是最好的,而且是其最原生的支持。传说中的JDBC。哈哈!
在hive安装目录下的lib目录中有hive-jdbc-0.8.1.jar 。以0.8版本的为例来介绍。
当然了,也别忘了要通过hive的server方式将hive启动起来。命令就不在这里介绍了。
以下是官网提供的一段示例,使用起来比较简单。client端支持的语法在这里都是支持的。
而且可以通过这个进行环境变量设置,这个设置并不会影响server端,只在本次会话中生效,所以不用担心任务间影响。
Java
import java.sql.SQLException;import java.sql.Connection;import java.sql.ResultSet;import java.sql.Statement;import java.sql.DriverManager; public class HiveJdbcClient { private static String driverName = "org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver"; /** * @param args * @throws SQLException */ public static void main(String[] args) throws SQLException { try { Class.forName(driverName); } catch (ClassNotFoundException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); System.exit(1); } Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://localhost:10000/default", "", ""); Statement stmt = con.createStatement(); String tableName = "testHiveDriverTable"; stmt.executeQuery("drop table " + tableName); ResultSet res = stmt.executeQuery("create table " + tableName + " (key int, value string)"); // show tables String sql = "show tables '" + tableName + "'"; System.out.println("Running: " + sql); res = stmt.executeQuery(sql); if (res.next()) { System.out.println(res.getString(1)); } // describe table sql = "describe " + tableName; System.out.println("Running: " + sql); res = stmt.executeQuery(sql); while (res.next()) { System.out.println(res.getString(1) + "\t" + res.getString(2)); } // load data into table // NOTE: filepath has to be local to the hive server // NOTE: /tmp/a.txt is a ctrl-A separated file with two fields per line String filepath = "/tmp/a.txt"; sql = "load data local inpath '" + filepath + "' into table " + tableName; System.out.println("Running: " + sql); res = stmt.executeQuery(sql); // select * query sql = "select * from " + tableName; System.out.println("Running: " + sql); res = stmt.executeQuery(sql); while (res.next()) { System.out.println(String.valueOf(res.getInt(1)) + "\t" + res.getString(2)); } // regular hive query sql = "select count(1) from " + tableName; System.out.println("Running: " + sql); res = stmt.executeQuery(sql); while (res.next()) { System.out.println(res.getString(1)); } }}
Python
#!/usr/bin/env python import sys from hive import ThriftHivefrom hive.ttypes import HiveServerExceptionfrom thrift import Thriftfrom thrift.transport import TSocketfrom thrift.transport import TTransportfrom thrift.protocol import TBinaryProtocol try: transport = TSocket.TSocket('localhost', 10000) transport = TTransport.TBufferedTransport(transport) protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport) client = ThriftHive.Client(protocol) transport.open() client.execute("CREATE TABLE r(a STRING, b INT, c DOUBLE)") client.execute("LOAD TABLE LOCAL INPATH '/path' INTO TABLE r") client.execute("SELECT * FROM r") while (1): row = client.fetchOne() if (row == None): break print row client.execute("SELECT * FROM r") print client.fetchAll() transport.close() except Thrift.TException, tx: print '%s' % (tx.message)
PHP
<?php // set THRIFT_ROOT to php directory of the hive distribution$GLOBALS['THRIFT_ROOT'] = '/lib/php/';// load the required files for connecting to Hiverequire_once $GLOBALS['THRIFT_ROOT'] . 'packages/hive_service/ThriftHive.php';require_once $GLOBALS['THRIFT_ROOT'] . 'transport/TSocket.php';require_once $GLOBALS['THRIFT_ROOT'] . 'protocol/TBinaryProtocol.php';// Set up the transport/protocol/client$transport = new TSocket('localhost', 10000);$protocol = new TBinaryProtocol($transport);$client = new ThriftHiveClient($protocol);$transport->open(); // run queries, metadata calls etc$client->execute('SELECT * from src');var_dump($client->fetchAll());$transport->close();
原文地址:ApacheHive一点一点进步(2)–HIVEJDBC, 感谢原作者分享。

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

MySQL vaut la peine d'être appris car il s'agit d'un puissant système de gestion de la base de données open source adapté au stockage, à la gestion et à l'analyse des données. 1) MySQL est une base de données relationnelle qui utilise SQL pour faire fonctionner les données et convient à la gestion structurée des données. 2) Le langage SQL est la clé pour interagir avec MySQL et prend en charge les opérations CRUD. 3) Le principe de travail de MySQL inclut l'architecture client / serveur, le moteur de stockage et l'optimiseur de requête. 4) L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, et l'utilisation avancée implique de rejoindre des tables à l'aide de la jointure. 5) Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes d'autorisation, et les compétences de débogage incluent la vérification de la syntaxe et l'utilisation des commandes Explication. 6) L'optimisation des performances implique l'utilisation d'index, l'optimisation des instructions SQL et la maintenance régulière des bases de données.

MySQL convient aux débutants pour acquérir des compétences de base de données. 1. Installez les outils MySQL Server et Client. 2. Comprendre les requêtes SQL de base, telles que SELECT. 3. 掌握数据操作: : 创建表、插入、更新、删除数据。 4. 学习高级技巧: : 子查询和窗口函数。 5. 调试和优化: : 检查语法、使用索引、避免 Sélectionner * , 并使用 Limite。

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source qui est largement utilisé dans le développement Web. Ses caractéristiques clés incluent: 1. Prend en charge plusieurs moteurs de stockage, tels que InNODB et Myisam, adaptés à différents scénarios; 2. Fournit des fonctions de réplication à esclave maître pour faciliter l'équilibrage de la charge et la sauvegarde des données; 3. Améliorez l'efficacité de la requête grâce à l'optimisation des requêtes et à l'utilisation d'index.

SQL est utilisé pour interagir avec la base de données MySQL pour réaliser l'ajout de données, la suppression, la modification, l'inspection et la conception de la base de données. 1) SQL effectue des opérations de données via des instructions SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE; 2) Utiliser des instructions Create, Alter, Drop pour la conception et la gestion de la base de données; 3) Les requêtes complexes et l'analyse des données sont mises en œuvre via SQL pour améliorer l'efficacité de la prise de décision commerciale.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA


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