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
然后将编译后的class文件加入到hive-jdbc-0.7.0-pentaho-1.0.2.jar
重新启动kettle。
然后再跑一下流程,正常了。当然,如果你的系统环境本身编码就是utf8的,应该不会出现这样的问题。
原文地址:Kettle连接Hive 中文乱码问题解决方案, 感谢原作者分享。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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