druid 不支持的hive语句

Druid是一种高性能实时数据处理系统，是一种专门为OLAP（联机分析处理）场景而设计的分布式列存储数据库。相比之下，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，用于进行大数据的批处理。因此，Druid和Hive在设计目标和使用场景上存在很大的差异，因此，有些Hive语句是不支持的，包括：

1. 使用Hive UDF函数
2. 使用Hive的时间函数
3. 使用Hive的字符串函数
4. 使用Hive的窗口函数
5. 使用Hive的高级聚合函数

需要注意的是，在使用Druid时，建议使用支持的SQL语法，以获得最佳的查询性能和结果。

相关问题

druid 解析hive建表语句

Druid是一个分布式的、高性能的列式存储系统，可以用于实时数据分析。如果想要将Hive建表语句解析为Druid的数据源，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先需要在Hive中创建一张表，可以使用如下语句创建：

CREATE TABLE hive_table (
    column1 type1,
    column2 type2,
    ...
)

其中，`hive_table`是表名，`column1`、`column2`等是列名，`type1`、`type2`等是列的数据类型。

2. 接着需要使用Druid的数据源配置文件，将Hive中的表映射为Druid数据源。配置文件的示例如下：

{
  "type": "hive",
  "name": "hive_datasource",
  "config": {
    "metastoreUris": "thrift://localhost:9083",
    "databaseName": "default",
    "tableName": "hive_table",
    "columns": [
      {"name": "column1", "type": "string"},
      {"name": "column2", "type": "long"},
      ...
    ]
  }
}

其中，`hive`表示数据源类型，`name`是数据源名称，`metastoreUris`是Hive元数据存储的地址，`databaseName`是Hive中的数据库名，`tableName`是Hive中的表名，`columns`是表中的列名和数据类型。

3. 最后，将配置文件上传到Druid集群的`conf/druid`目录下，并重启Druid服务。可以使用如下命令查看Druid数据源是否成功创建：

curl -X GET http://localhost:8081/druid/v2/datasources

以上就是将Hive建表语句解析为Druid数据源的步骤。

druid SQLUtils.parseStatements 解析hive建表语句

Druid的SQLUtils.parseStatements方法可以解析Hive建表语句，具体步骤如下：

1. 导入相关的依赖包，如Druid的core、spring-jdbc等。

2. 创建一个DruidDataSource数据源对象，用于连接Hive数据库。

3. 调用Druid的SQLUtils.parseStatements方法，传入要解析的Hive建表语句作为参数即可。

示例代码如下：

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.sql.SQLUtils;

import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        // 创建Druid数据源
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setUrl("jdbc:hive2://localhost:10000/default");
        dataSource.setUsername("hive");
        dataSource.setPassword("");

        // 获取数据库连接
        Connection conn = dataSource.getConnection();

        // 要解析的Hive建表语句
        String sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (\n" +
                "  id int,\n" +
                "  name string\n" +
                ") ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;";

        // 解析建表语句
        List<String> stmtList = SQLUtils.parseStatements(sql, "hive");

        // 输出解析结果
        for (String stmt : stmtList) {
            System.out.println(stmt);
        }

        // 关闭数据库连接
        conn.close();
    }
}

以上代码中，我们通过DruidDataSource连接Hive数据库，然后调用SQLUtils.parseStatements方法解析Hive建表语句。最后输出解析结果。