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。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)


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