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Gradle實戰：執行sql操作hive數據庫，gradlehive

編輯：關於android開發

Gradle實戰：執行sql操作hive數據庫，gradlehive


查看原文：http://blog.csdn.net/u010818425/article/details/52490628


Gradle實戰系列文章： 
《Gradle基本知識點與常用配置》 
《Gradle實戰：Android多渠道打包方案匯總》 
《Gradle實戰：不同編譯類型的包同設備共存》 
《Gradle實戰：發布aar包到maven倉庫》








本文將介紹使用groovy+sql的腳本，實現從hive抓取數據，為方便理解，重要語句有詳細注釋，關鍵處已標明“關鍵點”；在閱讀本文過程中，如對groovy還不是很熟悉的讀者可以查看《 Gradle基本知識點與常用配置》這篇文章

入門例子

Gradle簡單操作mysql數據庫








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”表示查詢到的每一行數據，“row.word_id”表示“word_id”這個字段的值
        } 
    } 
}
這是一個使用Gradle操作mysql數據庫的入門例子，配置好數據庫地址、驅動、賬號、密碼就可以執行sql語句操作數據庫了，但是現在越來越多的公司都轉向使用分布式存儲，以下我們來詳細介紹一下Gradle操作hive數據庫的實例（當然，你需要有這樣一個數據庫環境）。

實戰例子

以獲取udid(設備唯一識別碼)為例，條件是：1、近兩周內打開過我們app（即我們後台系統有其訪問記錄），我們認為這些是活躍用戶；2、滿足條件1的各城市用戶中，各取20%的用戶。以下分為5各部分來講述我們的實現方案：sql腳本、配置文件、groovy代碼、使用方法、數據產出。

1. getUdid.sql中的sql腳本：

首先，新建一個android工程，無需任何java代碼；然後在module中新建一個名為“getUdid.sql“的文件，裡面存放的就是我們用於查詢數據庫的sql腳本；但這個腳本還可以通過gradle運行過程中動態拼接一些參數，下文會有介紹。


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中的配置數據

再在module中新建一個名為“hive.properties“的配置文件，用於存放連接數據庫所需的相關參數。


HiveUrl=jdbc:hive2://host:port/basename?useUnicode=true&characterEncoding=utf8 
Account=xxx
Password=xxx
Driver=org.apache.hive.jdbc.HiveDriver //連接hive所用的驅動
注：上述的HiveUrl中，scheme使用的是hive2，因此與其配套的驅動是org.apache.hive.jdbc.HiveDriver，如果使用的是早期的hive，則scheme是hive，其配套的驅動是org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver

3. groovy代碼：

import groovy.sql.Sql  //關鍵點1

apply plugin: 'java'
apply plugin: 'groovy'
apply plugin: 'maven'

repositories {
    mavenCentral()
}

configurations {
    driver  //關鍵點2
}

dependencies {
    driver 'org.apache.hive:hive-jdbc:2.1.0' //數據庫連接驅動依賴，關鍵點3
}

//數據庫連接驅動下載，關鍵點4
URLClassLoader loader = GroovyObject.class.classLoader
configurations.driver.each { File file ->
    loader.addURL(file.toURL()) 
}

task run << {
    def File propFile = new File('hive.properties') //“hive.properties”為自定義的配置文件，上文有介紹
    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')) {
            //從配置文件中讀取各參數
            String hiveUrl = props['HiveUrl']//數據庫地址
            String account = props['Account']//訪問數據庫的賬號
            String password = props['Password']//密碼
            String driver = props['Driver'] //連接數據庫的驅動類名
            String os = System.properties['os'] //讀取命令行設置的手機系統類型（設置見下文“使用方法”中的命令行）
            String ver = System.properties['ver']//讀取命令行設置的app版本號（設置見下文“使用方法”中的命令行）

            def sql = Sql.newInstance(hiveUrl, account, password, driver)//建立數據庫連接，關鍵點5

            String udidName = "udid_" //存放udid的文件名
            String summaryName = "summary_" //存放各城市概況的文件名
            if (os.equals("Android")) {
                udidName += "android.txt"
                summaryName += "android.txt"
            } else {
                udidName += "ios.txt"
                summaryName += "ios.txt"
            }

            String dirPath = getRootDir().toString() + '/result/' //結果存放路徑
            def dir = new File(dirPath)
            if (!dir.exists()) {
                dir.mkdirs()
            }

            String udidPath = dirPath + '/' + udidName //udid文件路徑
            String summaryPath = dirPath + '/' + summaryName //各城市概況文件路徑
            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 + "用戶情況")
            summaryPrintWriter.write('\n')
            summaryPrintWriter.write('-------------------')
            summaryPrintWriter.write('\n')
            summaryPrintWriter.write(" 城市" + "   總數" + "  抽取")
            summaryPrintWriter.write('\n')
            summaryPrintWriter.write('-------------------')
            summaryPrintWriter.write('\n')

            def citys = ['北京市', '上海市', '廣州市', '深圳市']
            int allcount = 0 // 活躍用戶總數
            int allExtracted = 0 // 抽取20％的用戶數
            try {
                //各個城市遍歷
                citys.each {
                    city ->
                        resultPrintWriter.write(city + '：')
                        resultPrintWriter.write('\n')
                        resultPrintWriter.write('--------------------------------------')
                        resultPrintWriter.write('\n')
                        boolean isGetCount = true
                        int num = 0
                        // 讀取sql腳本，每句以分號分隔，下方還需動態拼接參數
                        new File('getUdid.sql').text.split(";").each { //“getUdid.sql”裡面為查詢udid的sql語句，下文有介紹
                            sqlTemp ->
                                //動態拼接參數
                                String sqlString = sqlTemp +
                                        ' AND city=' + "'" + city + "'" +
                                        ' AND os=' + "'" + os + "'" +
                                        ' AND ver=' + "'" + ver + "'" 
                                if (isGetCount) { // 執行第一句sql，獲取該城市總活躍用戶中的20%
                                    println sqlString
                                    sql.eachRow(sqlString) { // 執行sql，關鍵點6
                                        num = it.allcount * 0.2 // 總數的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 { // 執行第二句sql，獲取該城市總活躍用戶數前20%的udid
                                    sqlString = sqlString + " LIMIT " + num // 取前num個數據，動態拼接條件
                                    println sqlString
                                    sql.eachRow(sqlString) { // 執行sql
                                        if (it.udid != null && it.udid != '') {
                                            resultPrintWriter.write(it.udid + ",")
                                            resultPrintWriter.write('\n')
                                        }
                                    }
                                }
                        }
                        resultPrintWriter.write('--------------------------------------')
                        resultPrintWriter.write('\n')
                }

                //制表
                summaryPrintWriter.write("  累計 " + " " + allcount + getCount(allcount) + " " + allExtracted)
                summaryPrintWriter.write('\n')
                summaryPrintWriter.write('-------------------')
                summaryPrintWriter.write('\n')
                summaryPrintWriter.write("統計日期：" + releaseTime())
                summaryPrintWriter.write('\n')
            } catch (Exception e) {
                println e.message
            }

            //關閉打印
            resultPrintWriter.flush()
            summaryPrintWriter.flush()
            resultPrintWriter.close()
            summaryPrintWriter.close()
        }
    }
}

//獲取系統時間
def releaseTime() {
    return new Date().format("yyyy-MM-dd", TimeZone.getTimeZone("UTC"))
}

//模擬制表符，用於summary文件裡面制作表格
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

本地需安裝Gradle且配置環境變量；然後打開終端，按以下步驟輸入命令（第一次執行會下載hive數據庫驅動，耗時較長）：

  • 進入到工程目錄下（假設module名為executeSql）：

    cd executeSql

  • 抓取android數據：

    gradle run -Dos='Android' -Dver='1.0.0'

  • 抓取iOS數據：

    gradle run -Dos='iPhone OS' -Dver='2.0.0'
    注：上述命令中，“-D”表示設置參數，在groovy代碼中有接收參數的語句String os = System.properties['os']
    

以android為例，開始執行後，每個城市都會執行以下兩句sql，即上述gradle腳本動態拼接成的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 2000

5. 數據產出

數據產出為兩個文件，一個是各城市用戶的總體情況，另一個是各城市用戶z紅20%的udid數據列表；

  • 各城市用戶情況，summary_android.txt

    
Android用戶情況
-------------------


 城市   總數  抽取
-------------------


北京市  10000 2000
-------------------


上海市  20000 4000
-------------------


廣州市  30000 6000
-------------------


深圳市  40000 8000
-------------------


  累計 100000 20000
-------------------

統計日期：2016-09-09

  • 各城市udid，udid_summary.txt（僅作示意）

    
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,

...
--------------------------------------


廣州市：
--------------------------------------

01234567-d69f-40fa-aabd-88ac19f542cf,
02345678-b1c2-4005-a418-f6d1704b7f81,

...
--------------------------------------


深圳市：
--------------------------------------

03456789-0413-4cd1-9214-8544a07eecec,
04567891-4ac2-49cd-a1c8-f49c5edd9d9b,

...
--------------------------------------

深入學習

  • Groovy 操作mysql數據庫
  • 實戰 Groovy: 用 Groovy 進行 JDBC 編程
  • Hive:用Java代碼通過JDBC連接Hiveserver
查看原文：http://blog.csdn.net/u010818425/article/details/52490628

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