使用 odps-jdbc 接入 ODPS，不再从零开始

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还在为传统 DBMS 的性能问题而烦恼？想借助 ODPS 的分布计算能力？但是你又不想学习官方的 SDK ？如果你恰好在老项目中用了 JDBC 访问 Oracle 或 MySQL？那么你可能对这篇文章感兴趣。

本文将结合几种常见的使用场景（数据查询、数据导入、第三方客户端工具）来介绍 odps-jdbc ，并附有代码示例级别的入门教程（比较长，所以放在了最后，并不建议看 ：D）。

什么是 odps-jdbc？odps-jdbc 是 ODPS 官方提供的 JDBC 驱动，它向 Java 程序提供了一套执行 SQL 任务的接口。还记得吗？ 当年 Java 红遍大江南北靠的就是一句“编写一次，处处运行”，JDBC 也是这种思潮下产物。

目前 hive-jdbc 支持的功能 odps-jdbc 都能够支持，hive-jdbc 不支持的一些功能，例如滚动游标的 ResultSet，也支持了。 我们的目标是使 ODPS 更加开放、灵活和易用。项目托管在 github。欢迎各位开源热心人士积极反馈，贡献代码。

场景1：数据查询

用 JDBC API 执行查询语句（Select）是最常见的场景。对于 ODPS 的 SQL 任务，我们只要通过几个简单的 API，就可以拿到带有类型信息的数据。

具体来说，就是调用 Statement 对象的 execute() 方法，Statement 对象可以通过 conn 对象的来创建（conn 是 JDBC 连接对象，后面的入门教程会具体描述它是如何创建的）。Statement 对象可以重复地使用来执行不同的 SQL。

Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.execute("SELECT foo FROM bar");

Select 语句执行完成会返回一个 ResultSet 对象，它的用法类似一个迭代器，你可以在一个 while 循环中访问结果中每一行的数据。是不是很简单？

while (rs.next()) {
    ...
}

假设查询到的结果只有两列数据，第一列为整型，第二列为字符串，把所有行打印出来的代码应该长这样：

while (rs.next()) {
    System.out.printf("col1:%d, col2:%s", rs.getInt(1), rs.getString(2));
}

更多 API 的使用可以查看 JDBC 的文档。

场景2：批量数据导入

JDBC 接口定义了批处理（batch）操作，结合 PreparedStatement 使用，odps-jdbc 就可以实现数据批量导入 ODPS 的功能。

具体地，只要把带有类型信息的数据先添加到 batch 中，当累计到一定数量（batchSize），就调用一次批量执行方法，这样就能批量地将你的数据上传到 odps。省去了额外序列化反序列化的麻烦，尤其适合从传统数据库导到 ODPS 的场景。

还是直接看代码吧：

String sql = "insert into employee (name, city, phone) values (?, ?, ?)";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);

final int batchSize = 1000;
int count = 0;

for (Employee employee: employees) {

    ps.setString(1, employee.getName());
    ps.setString(2, employee.getCity());
    ps.setString(3, employee.getPhone());
    ps.addBatch();

    if(++count % batchSize == 0) {
        ps.executeBatch();
    }
}
ps.executeBatch(); // insert remaining records

其中 PreparedStatement 通过一个 sql 语句的模板来创建，它可以让我们在一条 sql 语句中注入带有类型信息的数据。
我们将 batch 的大小设为 1000，用一个 count 来触发批量执行的操作（executeBatch()）。

场景3：第三方客户端工具

你甚至不一定需要通过代码的方式来接入 JDBC。兼容 JDBC，也就意味着 ODPS 可以兼容所有 JDBC 兼容的第三方工具，例如：

• Pentahao 报表工具
• Squirrel SQL 客户端工具
• SQL Workbench/J 客户端工具
• TalentD ETL 工具
• ...

也就是说如果你是以上这些软件的用户，都可以毫无成本地迁移到 ODPS 平台上工作。下面就简单介绍一下 SQL Workbench/J的使用。笔者曾经试用过很多利用 JDBC 连接数据库的客户端软件，大多都因为操作实在不方便，不得不放弃，直到遇见了 SQL Workbench/J，好像突然遇到了老朋友，非常推荐！

SQL Workbench/J 下载地址

首先你需要加载我们的 jdbc 驱动，点开 Manager Driver 加载我们的独立 jar 包（下载地址会在后面的入门教程中介绍），然后正确输入 Classname。

其次新建一个 Connection Profile，在 Driver 下拉框中选择我们刚才添加的驱动，然后填入 url（详细定义见入门教程），username 和 password 分别为你的阿里云账号和钥匙。

点击确认，这个时候你会发现数据库已经连接好了。于是你就可以在输入框中敲入查询语句、DDL 语句，并在下面的结果栏中查看结果。

现在你已经大概了解了 odps-jdbc 能用来处理哪些场景，如果你真的需要开始使用它，可以继续阅读以下内容。

入门教程（TL;DR）

使用前的准备工作

1.你可以通过以下两种方式来安装 JDBC 驱动

• 下载 standalone 的 jar 包 odps-jdbc-x.y-jar-with-dependencies.jar
• 如果你的项目使用了 maven：

<dependency>
  <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
  <artifactId>odps-jdbc</artifactId>
  <version>x.y</version>
</dependency>

2.手动在代码中将 JDBC 驱动加载到 JVM

Class.forName("com.aliyun.odps.jdbc.OdpsDriver");

3.通过下面这条语句可以定义一个 JDBC 连接

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, accessId, accessKey);

其中 url 是 JDBC 的资源定位符，用过 JDBC 的人一定知道，JDBC 就是利用它来找到数据库的入口，并且进行一些初始化的配置。一个完整的 url 就长下面这个样子，它将使用名为 jdbc_test 的 ODPS 项目，并使用 UTF-8 编码：

"jdbc:odps:https://service.odps.aliyun.com/api?project=jdbc_test&charset=UTF-8"

accessId 和 accessKey 分别对应了阿里云账号和钥匙。

首先你要有一个阿里云的账号 ：）

4.如果配置参数太多，也可以先添加到 Properties 中，然后通过它来创建

Properties config = new Properties();
config.put("access_id", "...");
config.put("access_key", "...");
config.put("project_name", "...");
config.put("charset", "...");
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:odps:<endpoint>", config);

一个完整的例子

下面的代码展示 JDBC 中的常见操作，包含了删表、建表、获取表 meta、执行 insert、执行 select 以及遍历结果集：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DatabaseMetaData;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;

public class Main {

  private static String driverName = "com.aliyun.odps.jdbc.OdpsDriver";

  public static void main(String[] args) throws SQLException {
    try {
      Class.forName(driverName);
    } catch (ClassNotFoundException e) {
      e.printStackTrace();
      System.exit(1);
    }

    Properties config = new Properties();
    config.put("access_id", "your_access_id");
    config.put("access_key", "your_access_key");
    config.put("project_name", "your_project");
    config.put("charset", "utf-8");
    Connection
        conn = DriverManager.getConnection("jdbc:odps:https://service.odps.aliyun.com/api", config);
    ResultSet rs;

    // create a table
    Statement stmt = conn.createStatement();
    String tableName = "jdbc_test";
    stmt.execute("drop table if exists " + tableName);
    stmt.execute("create table " + tableName + " (key int, value string)");

    // get meta data
    DatabaseMetaData metaData = conn.getMetaData();
    System.out.println("product = " + metaData.getDatabaseProductName());
    System.out.println("jdbc version = " + metaData.getDriverMajorVersion() + ", "
                       + metaData.getDriverMinorVersion());
    rs = metaData.getTables(null, null, tableName, null);
    while (rs.next()) {
      String name = rs.getString(3);
      System.out.println("inspecting table: " + name);
      ResultSet rs2 = metaData.getColumns(null, null, name, null);
      while (rs2.next()) {
        System.out.println(rs2.getString("COLUMN_NAME") + "\t"
                           + rs2.getString("TYPE_NAME") + "(" + rs2.getInt("DATA_TYPE") + ")");
      }
    }

    // run sql
    String sql;

    // insert a record
    sql = String.format("insert into table %s select 24 key, ‘hours‘ value from (select count(1) from %s) a", tableName, tableName);
    System.out.println("Running: " + sql);
    int count = stmt.executeUpdate(sql);
    System.out.println("updated records: " + count);

    // select * query
    sql = "select * from " + tableName;
    System.out.println("Running: " + sql);
    rs = stmt.executeQuery(sql);
    while (rs.next()) {
      System.out.println(String.valueOf(rs.getInt(1)) + "\t" + rs.getString(2));
    }

  }

运行可以获得类似如下结果：

product = ODPS JDBC
jdbc version = 1, 0
inspecting table: jdbc_test
key BIGINT(-5)
value   STRING(12)
Running: insert into table jdbc_test select 24 key, ‘hours‘ value from (select count(1) from jdbc_test) a
updated records: 1
Running: select * from jdbc_test
24  hours

FAQ

1.如何获取 ODPS SQL 的 logview?

JDBC 驱动默认会以日志的形式将 LOGVIEW 打印在程序的 stderr 中。

2.如何调试 JDBC 驱动?

在连接串中将 loglevel 设置为 DEBUG，例如：

"jdbc:odps:<endpoint>?project=jdbc_test&loglevel=DEBUG"

如果你遇到了什么问题，可以在这个地方提问~

阅读原文请点击

使用 odps-jdbc 接入 ODPS，不再从零开始

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原文地址：http://www.cnblogs.com/libo66/p/6567594.html