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。

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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