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刚开始接触Pentaho的 kettle desktop版本。我们这里主要应用其与hadoop及 hive 的关联进行数据处理。 kettle 的版本是4.4,使用的过程还是挺顺利的,顺利的建立好了一个转换任务,将 hive 中的数据提取到了本地文件。但是打开一看,所以 utf8 的 中文 全都是
刚开始接触Pentaho的kettle desktop版本。我们这里主要应用其与hadoop及hive的关联进行数据处理。kettle的版本是4.4,使用的过程还是挺顺利的,顺利的建立好了一个转换任务,将hive中的数据提取到了本地文件。但是打开一看,所以utf8的中文全都是乱码。而且kettle现在只支持到了hive0.7版本,还没支持到0.8,所以无法正确提取hive的meta信息,但是不影响HQL的正常运行。
只能先看看kettle是如何使用hive的jdbc连接的。我先将hive-jdbc.0.8.1.ar拷贝到{kettlehome}/libext/JDBC下,直接造成无法正常连接hive。
在该目录下存在jar文件hive-jdbc-0.7.0-pentaho-1.0.2.jar,这个类是一个适配类,不真正实现hive的jdbc连接。
而是通过反射的方式,找到classpath下的hivejdbc类,即存在于{kettlehome}\plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-configurations\hadoop-20\lib\hive-jdbc-0.7.0-pentaho-1.0.2.jar这个jar文件,该文件用于真实的调用hive。
我们就来看一下这个jar中的实现。可以先从以下url中获取source文件。http://repo.pentaho.org/artifactory/repo/org/apache/hive/hive-jdbc/0.7.0-pentaho-1.0.2/hive-jdbc-0.7.0-pentaho-1.0.2-sources.jar 下载解压后,倒入到你自己的一个新建java工程中,并引入相关的类库,可以使之正常编译。
StructObjectInspector soi = (StructObjectInspector) serde.getObjectInspector();List fieldRefs = soi.getAllStructFieldRefs();//Object data = serde.deserialize(new BytesWritable(rowStr.getBytes()));//我们将该行屏蔽Object data = serde.deserialize(new BytesWritable(rowStr.getBytes("UTF-8")));//使用本行
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