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Hive与JDBC示例
在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 必须首先开启 Hive 的远程服务接口。在hive安装目录下的bin，使用下面命令进行开启:
hive -service hiveserver & //Hive低版本提供的服务是：Hiveserver
hive --service hiveserver2 & //Hive0.11.0以上版本提供了的服务是：Hiveserver2
我这里使用的Hive1.0版本，故我们使用Hiveserver2服务，下面我使用 Java 代码通过JDBC连接Hiveserver。
18.1 测试数据
本地目录/home/hadoop/下的djt.txt文件内容(每行数据之间用tab键隔开)如下所示:
1 dajiangtai
2 hadoop
3 Hive
4 hbase
5 spark
18.2 程序代码
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class HiveJdbcTest1 {
private static String driverName = "org.apache.Hive.jdbc.HiveDriver";//Hive驱动名称
private static String url = "jdbc:Hive2://djt11:10000/default";//连接Hive2服务的连接地址，Hive0.11.0以上版本提供了一个全新的服务：HiveServer2
private static String user = "hadoop";//对HDFS有操作权限的用户
private static String password = "";//在非安全模式下，指定一个用户运行查询，忽略密码
private static String sql = "";
private static ResultSet res;
public static void main(String[] args) {
try {
Class.forName(driverName);//加载HiveServer2驱动程序
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);//根据URL连接指定的数据库
Statement stmt = conn.createStatement();
//创建的表名
String tableName = "testHiveDriverTable";
/** 第一步:表存在就先删除 **/
sql = "drop table " + tableName;
stmt.execute(sql);
/** 第二步:表不存在就创建 **/
sql = "create table " + tableName + " (key int, value string) row format delimited fields terminated by ‘\t‘ STORED AS TEXTFILE";
stmt.execute(sql);
// 执行“show tables”操作
sql = "show tables ‘" + tableName + "‘";
res = stmt.executeQuery(sql);
if (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1));
}
// 执行“describe table”操作
sql = "describe " + tableName;
res = stmt.executeQuery(sql);
while (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1) + "\t" + res.getString(2));
}
// 执行“load data into table”操作
String filepath = "/home/hadoop/djt.txt";//Hive服务所在节点的本地文件路径
sql = "load data local inpath ‘" + filepath + "‘ into table " + tableName;
stmt.execute(sql);
// 执行“select * query”操作
sql = "select * from " + tableName;
res = stmt.executeQuery(sql);
while (res.next()) {
System.out.println(res.getInt(1) + "\t" + res.getString(2));
}
// 执行“regular Hive query”操作，此查询会转换为MapReduce程序来处理
sql = "select count(*) from " + tableName;
res = stmt.executeQuery(sql);
while (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1));
}
conn.close();
conn = null;
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
System.exit(1);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
System.exit(1);
}
}
}
18.3 运行结果(右击-->Run as-->Run on Hadoop)
执行“show tables”运行结果:
testHivedrivertable
执行“describe table”运行结果:
key int
value string
执行“select * query”运行结果:
1 dajiangtai
2 hadoop
3 Hive
4 hbase
5 spark
执行“regular Hive query”运行结果:
5
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6131139.html
