基于Java连接实例 驱动包、环境依赖 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 最佳实践

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java.sql.PreparedStatement java.sql.PreparedStatement是预处理语句接口。 表1 对java.sql.PreparedStatement的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC4 支持计划外ALT clearParameters()

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java.sql.DatabaseMetaData java.sql.DatabaseMetaData是数据库对象定义接口。 表1 对java.sql.DatabaseMetaData的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 allProceduresAreCallable()

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java.sql.PreparedStatement java.sql.PreparedStatement是预处理语句接口。 表1 对java.sql.PreparedStatement的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 clearParameters() void

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key.serializer 消息Key值序列化类。 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer 消息序列化类。 指定所发送消息的序列化方式。 表2 Producer重要接口函数 返回值类型 接口函数 描述 java.util.concurrent.Future<RecordMetadata>

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java.sql.DatabaseMetaData java.sql.DatabaseMetaData是数据库对象定义接口。 表1 对java.sql.DatabaseMetaData的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 allProceduresAreCallable()

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java.sql.PreparedStatement java.sql.PreparedStatement是预处理语句接口。 表1 对java.sql.PreparedStatement的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 clearParameters() void

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java.sql.Statement java.sql.Statement是SQL语句接口。 表1 对java.sql.Statement的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 addBatch(String sql) void Yes clearBatch() void

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Java样例代码 功能简介 在Spark应用中，通过使用HBase接口来实现创建表，读取表，往表中插入数据等操作。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkOnHbaseJavaExample： 样例：创建HBase表 public class TableCreation

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Java样例代码 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples

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普通集群需要将样例代码中com.huawei.bigdata.spark.examples.SecurityKafkaWordCount类中第78行代码 “kafkaParams.put("security.protocol", "SASL_PLAINTEXT");”注释掉。 /**

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Oozie Java接口介绍 Java API主要由org.apache.oozie.client.OozieClient提供。 表1 接口介绍 方法 说明 public String run(Properties conf) 运行job public void start(String

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sql.SparkSession; import java.io.IOException; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Paths; public class java_css_security_httpson {

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java.sql.CallableStatement java.sql.CallableStatement是存储过程执行接口。 表1 对java.sql.CallableStatement的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 getArray(int parameterIndex)

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java.sql.DatabaseMetaData java.sql.DatabaseMetaData是数据库对象定义接口。 表1 对java.sql.DatabaseMetaData的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 allProceduresAreCallable()

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java.sql.Statement java.sql.Statement是SQL语句接口。 表1 对java.sql.Statement的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 addBatch(String sql) void Yes clearBatch() void

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JDBC包、驱动类和环境类 JDBC包 从发布包中获取。包名为 GaussDB -Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Jdbc.tar.gz。解压后JDBC的驱动jar包： gaussdbjdbc.jar：主类名为“com.huawei.gaussdb.jdbc.

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JDBC包、驱动类和环境类 JDBC包 从发布包中获取。包名为GaussDB-Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Jdbc.tar.gz。 解压后JDBC的驱动jar包： gsjdbc4.jar：主类名为“org.postgresql.Driver”，数据库连

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对系统的影响 Hive默认 数据仓库 的权限被修改，会影响当前用户，用户组，其他用户在默认数据仓库中创建库、创建表等操作的操作权限范围；会扩大或缩小权限。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库权限发生更改。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库权限情况。 以ro

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务DDS，数据仓库服务GaussDB（DWS）， MapReduce服务 MRS，云数据库RDS等。使用 DLI 的跨源能力，需要先创建跨源连接。 管理控制台界面具体操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。 使用Spark作业跨源访问数据源支持使用scala，pyspark和java三种语言进行开发。

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任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 数据处理工具，则分为两大类： 第一类工具，聚焦如何把数据“搬到”湖里。包括定义数据源、制定数据同步策略、移动数据、编制数据目录等。 第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。 数据湖 需要具备完善的数据管理能力、多样化

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