This page describes the different clients supported by Hive. The command line client currently only supports an embedded server. The JDBC and Thrift-Java clients support both embedded and standalone servers. Clients in other languages only support standalone servers. For details about the standalone server see Hive Server or HiveServer2. Command LineOperates in embedded mode only, that is, it need
About Current Version Other Versions Archived Versions About Binary JAR file downloads of the JDBC driver are available here and the current version with Maven Repository. Because Java is platform neutral, it is a simple process of just downloading the appropriate JAR file and dropping it into your classpath. Source versions are also available here for recent driver versions. Current Version 42.4.
JavaでJDBCを使ってMySQLを利用する際、INSERTでデータを追加したら登録したデータが文字化けしていました… データベースは CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8 として作成し、Java 内でも UTF-8 を使用しているので、文字化けが発生する原因が分かりませんでした。しかも、MySQLモニタ等であらかじめ登録してあるデータを読み出す際には文字化けが発生しません。 Java ➡ MySQL の時だけおかしくなるようです。 ということで、調べてみましたが、JDBCでコネクションを取得する際に、文字コードを指定する方法があるようなので、試してみました。具体的には以下のようにします。 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance(); Connection con = DriverManager.ge
JavaでMySQLを操作する基本的な部分について書きました。 JDBCドライバの取得 JavaからMySQLへ接続するにはJDBCドライバが必要です。 MySQL :: Download Connector/J からダウンロードして下さい。ダウンロードしたら解凍して、中のjarファイルを使用します。 $ tar zxvf mysql-connector-java-5.1.35.tar.gz $ ls mysql-connector-java-5.1.35/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar mysql-connector-java-5.1.35/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar Maven リポジトリは以下の通り。 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>
For Spark 1.3 onward, JdbcRDD is not recommended as DataFrames have support to load JDBC. Let us look at a simple example in this recipe. Using JdbcRDD with Spark is slightly confusing, so I thought about putting a simple use case to explain the functionality. Most probably you’ll use it with spark-submit but I have put it here in spark-shell to illustrate easily. Database Preparation We are going
概要 前回の投稿で Apache Spark 使ってアクセスログを解析して、CSVファイル出力をやってみましたが、 Apache Spark を使ってアクセスログを解析して、その結果をCSVファイルに出力してみた。 今度はアクセスログじゃなくてMySQLのデータを Apache Spark 使って集計出来るかを試してみました。 経緯 user 1 --- n entry のようなテーブル関連で各userレコードに関連するentryの数とそのentryのキーなどの情報を知りたくて、 またCSVファイル(w)で出力してチーム内で共有しようと思ったのです。 ただ、userテーブルのレコード数が80万件近くあり、普通に slick 使った集計スクリプトだと、クソ遅くてやってられん。(← ク○コードだからかも。。) そこで。。 分散処理できないかなー ↓ Apache Spark でできないかなー
JDBCドライバをロードすると、java.sql.DriverManagerクラスに利用可能なドライバとして登録されます。そしてデータベースへ接続するにはDriverManagerに接続しようとするデータベースの情報を指定し接続を行います。 まず下記のクラス図を見てください。 データベースへの接続を確立するには「DriverManager」クラスで用意されている"getConnection"メソッドを使います。 getConnection public static Connection getConnection(String url, String user, String password) throws SQLException 指定されたデータベースの URL への接続を試みます。DriverManager は、登録 された JDBC ドライバの集合から適切なドライバを選択しよう
ではここからデータベースへの接続を開始します。 データベースに接続するためには、まずJDBCドライバをロードします。MySQLの場合は次のように行います。 try { Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance(); }catch (ClassNotFoundException e){ }catch (Exception e){ } 簡単に説明しますとClassクラスと言うのは、Javaにおけるクラスやインターフェースを表すものです。特定のクラスを利用するには「Class.forName(クラス名)」とクラス名を指定して"forName"メソッドを実行します。 そして、指定したクラスのインスタンスを作成するには"newInstance"メソッドを使います。これで指定したクラスのインスタンスが作成されました。 ※良く分からない説明だと
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