首页 > 代码库 > Gradle实战：执行sql操作hive数据库
Gradle实战：执行sql操作hive数据库
查看原文：http://blog.csdn.net/u010818425/article/details/52490628
Gradle实战系列文章：
《Gradle基本知识点与常用配置》
《Gradle实战：Android多渠道打包方案汇总》
《Gradle实战：不同编译类型的包同设备共存》
《Gradle实战：发布aar包到maven仓库》
本文将介绍使用
groovy+sql的脚本，实现从hive抓取数据，为方便理解，重要语句有详细注释，关键处已标明“关键点”；在阅读本文过程中，如对groovy还不是很熟悉的读者可以查看《 Gradle基本知识点与常用配置》这篇文章
入门例子
Gradle简单操作mysql数据库
import groovy.sql.Sql class GroovySqlExample1{ static void main(args) { sql = Sql.newInstance("jdbc:mysql://localhost:3306/tablename", "account", "password", "org.gjt.mm.mysql.Driver") sql.eachRow("select * from tablename"){ row | println row.word_id + " " + row.spelling + " " + row.part_of_speech //“row”表示查询到的每一行数据，“row.word_id”表示“word_id”这个字段的值 } } }这是一个使用Gradle操作mysql数据库的入门例子，配置好数据库地址、驱动、账号、密码就可以执行sql语句操作数据库了，但是现在越来越多的公司都转向使用分布式存储，以下我们来详细介绍一下Gradle操作hive数据库的实例（当然，你需要有这样一个数据库环境）。
实战例子
以获取udid(设备唯一识别码)为例，条件是：1、近两周内打开过我们app（即我们后台系统有其访问记录），我们认为这些是活跃用户；2、满足条件1的各城市用户中，各取20%的用户。以下分为5各部分来讲述我们的实现方案：sql脚本、配置文件、groovy代码、使用方法、数据产出。
1. getUdid.sql中的sql脚本：
首先，新建一个android工程，无需任何java代码；然后在module中新建一个名为“getUdid.sql“的文件，里面存放的就是我们用于查询数据库的sql脚本；但这个脚本还可以通过gradle运行过程中动态拼接一些参数，下文会有介绍。
SELECT count(DISTINCT udid) AS allCount FROM tablename WHERE dt>=date_sub(current_date,14);SELECT DISTINCT udid FROM tablename WHERE dt>=date_sub(current_date,14)2. hive.properties中的配置数据
再在module中新建一个名为“hive.properties“的配置文件，用于存放连接数据库所需的相关参数。
HiveUrl=jdbc:hive2://host:port/basename?useUnicode=true&characterEncoding=utf8 Account=xxxPassword=xxxDriver=org.apache.hive.jdbc.HiveDriver //连接hive所用的驱动注：上述的HiveUrl中，scheme使用的是
hive2，因此与其配套的驱动是org.apache.hive.jdbc.HiveDriver，如果使用的是早期的hive，则scheme是hive，其配套的驱动是org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver
3. groovy代码：
import groovy.sql.Sql //关键点1apply plugin: ‘java‘apply plugin: ‘groovy‘apply plugin: ‘maven‘repositories { mavenCentral()}configurations { driver //关键点2}dependencies { driver ‘org.apache.hive:hive-jdbc:2.1.0‘ //数据库连接驱动依赖，关键点3}//数据库连接驱动下载，关键点4URLClassLoader loader = GroovyObject.class.classLoaderconfigurations.driver.each { File file -> loader.addURL(file.toURL()) }task run << { def File propFile = new File(‘hive.properties‘) //“hive.properties”为自定义的配置文件，上文有介绍 if (propFile.canRead()) { def Properties props = new Properties() props.load(new FileInputStream(propFile)) if (props != null && props.containsKey(‘HiveUrl‘) && props.containsKey(‘Account‘) && props.containsKey(‘Password‘) && props.containsKey(‘Driver‘)) { //从配置文件中读取各参数 String hiveUrl = props[‘HiveUrl‘]//数据库地址 String account = props[‘Account‘]//访问数据库的账号 String password = props[‘Password‘]//密码 String driver = props[‘Driver‘] //连接数据库的驱动类名 String os = System.properties[‘os‘] //读取命令行设置的手机系统类型（设置见下文“使用方法”中的命令行） String ver = System.properties[‘ver‘]//读取命令行设置的app版本号（设置见下文“使用方法”中的命令行） def sql = Sql.newInstance(hiveUrl, account, password, driver)//建立数据库连接，关键点5 String udidName = "udid_" //存放udid的文件名 String summaryName = "summary_" //存放各城市概况的文件名 if (os.equals("Android")) { udidName += "android.txt" summaryName += "android.txt" } else { udidName += "ios.txt" summaryName += "ios.txt" } String dirPath = getRootDir().toString() + ‘/result/‘ //结果存放路径 def dir = new File(dirPath) if (!dir.exists()) { dir.mkdirs() } String udidPath = dirPath + ‘/‘ + udidName //udid文件路径 String summaryPath = dirPath + ‘/‘ + summaryName //各城市概况文件路径 def udidFile = new File(udidPath) def summaryFile = new File(summaryPath) if (udidFile.exists()) { udidFile.delete() } udidFile.createNewFile() if (summaryFile.exists()) { summaryFile.delete() } summaryFile.createNewFile() def resultPrintWriter = udidFile.newPrintWriter() def summaryPrintWriter = summaryFile.newPrintWriter() //制表 summaryPrintWriter.write(‘\n‘) summaryPrintWriter.write(os + "用户情况") summaryPrintWriter.write(‘\n‘) summaryPrintWriter.write(‘-------------------‘) summaryPrintWriter.write(‘\n‘) summaryPrintWriter.write(" 城市" + " 总数" + " 抽取") summaryPrintWriter.write(‘\n‘) summaryPrintWriter.write(‘-------------------‘) summaryPrintWriter.write(‘\n‘) def citys = [‘北京市‘, ‘上海市‘, ‘广州市‘, ‘深圳市‘] int allcount = 0 // 活跃用户总数 int allExtracted = 0 // 抽取20％的用户数 try { //各个城市遍历 citys.each { city -> resultPrintWriter.write(city + ‘：‘) resultPrintWriter.write(‘\n‘) resultPrintWriter.write(‘--------------------------------------‘) resultPrintWriter.write(‘\n‘) boolean isGetCount = true int num = 0 // 读取sql脚本，每句以分号分隔，下方还需动态拼接参数 new File(‘getUdid.sql‘).text.split(";").each { //“getUdid.sql”里面为查询udid的sql语句，下文有介绍 sqlTemp -> //动态拼接参数 String sqlString = sqlTemp + ‘ AND city=‘ + "‘" + city + "‘" + ‘ AND os=‘ + "‘" + os + "‘" + ‘ AND ver=‘ + "‘" + ver + "‘" if (isGetCount) { // 执行第一句sql，获取该城市总活跃用户中的20% println sqlString sql.eachRow(sqlString) { // 执行sql，关键点6 num = it.allcount * 0.2 // 总数的20% allcount += it.allcount allExtracted += num //制表 summaryPrintWriter.write(city + " " + it.allcount + getCount(it.allcount) + num) summaryPrintWriter.write(‘\n‘) summaryPrintWriter.write(‘-------------------‘) summaryPrintWriter.write(‘\n‘) } isGetCount = false } else { // 执行第二句sql，获取该城市总活跃用户数前20%的udid sqlString = sqlString + " LIMIT " + num // 取前num个数据，动态拼接条件 println sqlString sql.eachRow(sqlString) { // 执行sql if (it.udid != null && it.udid != ‘‘) { resultPrintWriter.write(it.udid + ",") resultPrintWriter.write(‘\n‘) } } } } resultPrintWriter.write(‘--------------------------------------‘) resultPrintWriter.write(‘\n‘) } //制表 summaryPrintWriter.write(" 累计 " + " " + allcount + getCount(allcount) + " " + allExtracted) summaryPrintWriter.write(‘\n‘) summaryPrintWriter.write(‘-------------------‘) summaryPrintWriter.write(‘\n‘) summaryPrintWriter.write("统计日期：" + releaseTime()) summaryPrintWriter.write(‘\n‘) } catch (Exception e) { println e.message } //关闭打印 resultPrintWriter.flush() summaryPrintWriter.flush() resultPrintWriter.close() summaryPrintWriter.close() } }}//获取系统时间def releaseTime() { return new Date().format("yyyy-MM-dd", TimeZone.getTimeZone("UTC"))}//模拟制表符，用于summary文件里面制作表格String getCount(i) { int temp = i int count = 0 while (temp > 0) { temp = temp / 10 count++ } String space = ‘‘ if (count == 1) { space = " " } else if (count == 2) { space = " " } else if (count == 3) { space = " " } else if (count == 4) { space = " " } return space}4. 使用方法
本地需安装Gradle且配置环境变量；然后打开终端，按以下步骤输入命令（第一次执行会下载hive数据库驱动，耗时较长）：
进入到工程目录下（假设module名为
executeSql）：cd executeSql抓取android数据：
gradle run -Dos=‘Android‘ -Dver=‘1.0.0‘抓取iOS数据：
gradle run -Dos=‘iPhone OS‘ -Dver=‘2.0.0‘注：上述命令中，
“-D”表示设置参数，在groovy代码中有接收参数的语句String os = System.properties[‘os‘]
以android为例，开始执行后，每个城市都会执行以下两句sql，即上述gradle脚本动态拼接成的sql：
SELECT count(DISTINCT udid) AS allCount FROM tablename WHERE dt>=date_sub(current_date,14) AND city=‘北京市‘ AND os=‘Android‘ AND ver=‘1.0.0‘;SELECT DISTINCT udid FROM tablename WHERE dt>=date_sub(current_date,14) AND city=‘北京市‘ AND os=‘Android‘ AND ver=‘1.1.0‘ LIMIT 20005. 数据产出
数据产出为两个文件，一个是各城市用户的总体情况，另一个是各城市用户z红20%的udid数据列表；
各城市用户情况，
summary_android.txtAndroid用户情况------------------- 城市 总数 抽取-------------------北京市 10000 2000-------------------上海市 20000 4000-------------------广州市 30000 6000-------------------深圳市 40000 8000------------------- 累计 100000 20000-------------------统计日期：2016-09-09各城市udid，
udid_summary.txt（仅作示意）北京市：--------------------------------------00123456-2c9c-4ab7-a256-4b86a2490318,00234567-f9fb-4059-a1b8-49514fb17ac0,...--------------------------------------上海市：--------------------------------------00345678-4910-4db5-b82c-42f85450c85c,00456789-1047-470c-9bf2-af326fdac7f1,...--------------------------------------广州市：--------------------------------------01234567-d69f-40fa-aabd-88ac19f542cf,02345678-b1c2-4005-a418-f6d1704b7f81,...--------------------------------------深圳市：--------------------------------------03456789-0413-4cd1-9214-8544a07eecec,04567891-4ac2-49cd-a1c8-f49c5edd9d9b,...--------------------------------------
深入学习
- Groovy 操作mysql数据库
- 实战 Groovy: 用 Groovy 进行 JDBC 编程
- Hive:用Java代码通过JDBC连接Hiveserver
查看原文：http://blog.csdn.net/u010818425/article/details/52490628
Gradle实战：执行sql操作hive数据库
声明：以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任，若内容有误或涉及侵权可进行投诉： 投诉/举报 工作人员会在5个工作日内联系你，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。