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是一个用于实时数据处理和分析的数据存储系统。虽然Druid本身不支持Hive建表语句的解析，但可以通过将Hive建表语句转换为Druid支持的JSON格式，然后将其加载到Druid中进行查询和分析。

以下是一些关键步骤：

1. 将Hive建表语句转换为Druid JSON格式。这可以手动完成，但也有一些工具可用于自动转换。例如，可以使用Apache Calcite的DDL解析器来解析Hive建表语句，然后将其转换为Druid JSON格式。还可以使用第三方工具，如Druidry，它可以将Hive建表语句转换为Druid JSON格式。

2. 将Druid JSON格式加载到Druid中。这可以通过使用Druid的REST API或CLI工具完成。首先，需要启动Druid集群，并在其中创建一个数据源。然后，可以使用REST API或CLI工具将Druid JSON格式加载到数据源中。

3. 在Druid中查询和分析数据。一旦数据加载到Druid中，就可以使用Druid的查询和分析功能来对其进行操作。可以使用Druid的SQL查询接口来查询数据，也可以使用可视化工具来创建仪表盘和报告。

需要注意的是，这种方法并不是完全无缺陷的。由于Druid和Hive的数据模型和查询语言存在差异，因此在将Hive建表语句转换为Druid JSON格式时可能会存在一些限制和问题。

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。