Linkis数据中间件 不同数据源比如mysql和orcale怎么自动实现分库分表用springboot框架写一个查询数据的demo

首先，需要使用Linkis数据中间件的相关依赖，可以在pom.xml文件中添加如下代码：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.webank.wedatasphere.linkis</groupId>
        <artifactId>wedatasphere-linkis-client</artifactId>
        <version>${linkis.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.webank.wedatasphere.linkis</groupId>
        <artifactId>wedatasphere-linkis-commons</artifactId>
        <version>${linkis.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

其中`${linkis.version}`需要根据实际情况进行替换。

接下来，需要配置Linkis数据中间件的相关属性，可以在`application.properties`文件中添加如下代码：

# 配置Linkis数据中间件的服务地址
linkis.url=http://localhost:9001

# 配置Linkis数据中间件的用户名和密码
linkis.username=admin
linkis.password=admin

然后，编写一个查询数据的demo，可以使用Spring JDBC来连接数据库，具体代码如下：

import com.webank.wedatasphere.linkis.DataWorkCloudApplication;
import com.webank.wedatasphere.linkis.common.exception.ErrorException;
import com.webank.wedatasphere.linkis.rpc.Sender;
import com.webank.wedatasphere.linkis.rpc.sender.SpringCloudSender;
import com.webank.wedatasphere.linkis.scheduler.queue.Job;
import com.webank.wedatasphere.linkis.scheduler.queue.JobStatus;
import com.webank.wedatasphere.linkis.scheduler.queue.Queue;
import com.webank.wedatasphere.linkis.scheduler.queue.SchedulerEventState;
import com.webank.wedatasphere.linkis.scheduler.queue.impl.DefaultSchedulerEventState;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@SpringBootApplication(scanBasePackages = "com.webank.wedatasphere.linkis")
public class LinkisDemoApplication {

    public static void main(String[] args) throws ErrorException {
        SpringApplication.run(LinkisDemoApplication.class, args);

        // 获取Linkis数据中间件的发送器
        Sender sender = SpringCloudSender.getSender();
        // 创建队列
        Queue queue = sender.createQueue("test");
        // 创建任务
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        params.put("dbType", "mysql");
        params.put("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test");
        params.put("username", "root");
        params.put("password", "root");
        params.put("sql", "select * from user");
        Job job = sender.job().setCreator("test").setParams(params).setReceiver(queue).toJob();
        // 提交任务
        queue.submit(job);
        // 等待任务执行完成
        while (job.getStatus() != JobStatus.Succeed && job.getStatus() != JobStatus.Failed) {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        // 获取任务执行结果
        SchedulerEventState state = sender.getEventState(job);
        if (state instanceof DefaultSchedulerEventState) {
            DefaultSchedulerEventState eventState = (DefaultSchedulerEventState) state;
            List<Object> outputs = eventState.getOutput();
            if (outputs != null && outputs.size() > 0) {
                Object output = outputs.get(0);
                if (output instanceof JdbcTemplate) {
                    JdbcTemplate jdbcTemplate = (JdbcTemplate) output;
                    List<Map<String, Object>> results = jdbcTemplate.queryForList((String) params.get("sql"));
                    System.out.println(results);
                }
            }
        }
    }

}

在上面的代码中，首先获取Linkis数据中间件的发送器，然后创建一个队列和一个任务，并将任务提交到队列中。等待任务执行完成后，获取任务执行结果，从而实现查询数据的功能。

需要注意的是，上面的代码中只查询了一个数据源（mysql），如果需要查询多个数据源（比如mysql和oracle），则需要根据实际情况进行配置和编码。另外，分库分表的功能需要在具体的数据源（比如mysql）中实现，Linkis数据中间件本身并不提供该功能。