hive建库示例代码

以下是Hive建库的示例代码：
1. 建库 create database t1;
2. 建库时查看是否存在 create database if not exists t1;
3. 建库时带注释 create database if not exists t2 comment `desc xxx`;
4. 建库带属性 create database if not exists t3 with dbproperties('creator'='hadoop','date'='2018-04-05');
5. 实现库详细信息 desc database [extended] t1;
6. 删除库 drop database t1;
7. 删除库时包含表的情况下使用 cascade 关键字：drop database t1 cascade;
注意：默认情况下，Hive不允许删除包含表的数据库，需要使用cascade关键字或手动删除库下所有表，然后删除表。

相关问题

flink自定义数据落地到hive代码示例

以下是一个简单的 Flink 代码示例，它将自定义数据流落地到 Hive 表中：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;
import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf;

import java.util.Properties;

public class FlinkHiveSink {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 设置执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 设置 Table 环境
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 设置 Hive catalog
        String catalogName = "my_hive_catalog";
        String defaultDatabase = "default";
        String hiveConfDir = "/etc/hadoop/conf";
        HiveConf hiveConf = new HiveConf();
        hiveConf.addResource(new Path(hiveConfDir + "/hive-site.xml"));
        HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog(catalogName, defaultDatabase, hiveConf);
        tableEnv.registerCatalog(catalogName, hiveCatalog);

        // 设置 Kafka 数据源
        Properties kafkaProps = new Properties();
        kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "<your-bootstrap-servers>");
        kafkaProps.setProperty("group.id", "<your-group-id>");
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), kafkaProps);
        DataStream<String> dataStream = env.addSource(kafkaConsumer);

        // 将数据流转换为 Table
        Table table = tableEnv.fromDataStream(dataStream, "value");

        // 定义输出的 Table
        String tableName = "my_hive_table";
        String createTableStmt = String.format("CREATE TABLE IF NOT EXISTS %s (value STRING) STORED AS TEXTFILE", tableName);
        tableEnv.executeSql(createTableStmt);
        tableEnv.useCatalog(catalogName);
        tableEnv.useDatabase(defaultDatabase);
        tableEnv.createTemporaryView("temp_table", table);
        String insertStmt = String.format("INSERT INTO %s SELECT * FROM temp_table", tableName);
        tableEnv.executeSql(insertStmt);

        // 将数据流落地到 HDFS
        StreamingFileSink<String> sink = StreamingFileSink
                .forRowFormat(new Path("hdfs://<your-hdfs-path>"), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8"))
                .build();
        dataStream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                return value;
            }
        }).addSink(sink);

        // 执行任务
        env.execute("Flink Hive Sink Example");
    }
}

在这个示例中，我们首先设置了执行环境和 Table 环境。然后，我们设置了 Hive catalog 和 Kafka 数据源。接着，我们将数据流转换为 Table 并定义要输出的 Table。最后，我们使用 Flink 的 StreamingFileSink 将数据写入 HDFS 中。

写一段jdbc查询hive表的示例代码

当然可以！以下是一个使用 JDBC 查询 Hive 表的示例代码：

import java.sql.*;

public class HiveJdbcExample {
    // JDBC 连接信息
    private static final String JDBC_DRIVER = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
    private static final String CONNECTION_URL = "jdbc:hive2://localhost:10000/default";
    private static final String USERNAME = "your_username";
    private static final String PASSWORD = "your_password";

    public static void main(String[] args) {
        Connection conn = null;
        Statement stmt = null;
        ResultSet rs = null;

        try {
            // 加载 Hive JDBC 驱动
            Class.forName(JDBC_DRIVER);

            // 建立 JDBC 连接
            conn = DriverManager.getConnection(CONNECTION_URL, USERNAME, PASSWORD);

            // 创建 Statement 对象
            stmt = conn.createStatement();

            // 执行查询语句
            String sql = "SELECT * FROM your_table";
            rs = stmt.executeQuery(sql);

            // 处理查询结果
            while (rs.next()) {
                // 获取每一行的数据
                String column1 = rs.getString("column1");
                int column2 = rs.getInt("column2");
                // ... 获取其他列的数据

                // 处理数据，例如打印输出
                System.out.println("column1: " + column1 + ", column2: " + column2);
            }
        } catch (ClassNotFoundException | SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关闭连接和释放资源
            try {
                if (rs != null) {
                    rs.close();
                }
                if (stmt != null) {
                    stmt.close();
                }
                if (conn != null) {
                    conn.close();
                }
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

在以上示例代码中，你需要替换以下信息：

- `CONNECTION_URL`：Hive 连接的 URL，根据你的环境进行修改。
- `USERNAME` 和 `PASSWORD`：连接 Hive 的用户名和密码，根据你的环境进行修改。
- `your_table`：要查询的 Hive 表名。

请注意，你还需要将 Hive JDBC 驱动添加到你的项目依赖中。

这是一个简单的 JDBC 查询 Hive 表的示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提出。