Gradle实战：执行sql操作hive数据库

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Gradle实战系列文章：
《Gradle基本知识点与常用配置》
《Gradle实战：Android多渠道打包方案汇总》
《Gradle实战：不同编译类型的包同设备共存》
《Gradle实战：发布aar包到maven仓库》

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本文将介绍使用groovy+sql的脚本，实现从hive抓取数据，为方便理解，重要语句有详细注释，关键处已标明“关键点”；在阅读本文过程中，如对groovy还不是很熟悉的读者可以查看《 Gradle基本知识点与常用配置》这篇文章

入门例子

Gradle简单操作mysql数据库

import groovy.sql.Sql class GroovySqlExample1{     static void main(args) {         sql = Sql.newInstance("jdbc:mysql://localhost:3306/tablename", "account", "password", "org.gjt.mm.mysql.Driver")         sql.eachRow("select * from tablename"){             row | println row.word_id + " " + row.spelling + " " + row.part_of_speech             //“row”表示查询到的每一行数据，“row.word_id”表示“word_id”这个字段的值        }     } }

这是一个使用Gradle操作mysql数据库的入门例子，配置好数据库地址、驱动、账号、密码就可以执行sql语句操作数据库了，但是现在越来越多的公司都转向使用分布式存储，以下我们来详细介绍一下Gradle操作hive数据库的实例（当然，你需要有这样一个数据库环境）。

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实战例子

以获取udid(设备唯一识别码)为例，条件是：1、近两周内打开过我们app（即我们后台系统有其访问记录），我们认为这些是活跃用户；2、满足条件1的各城市用户中，各取20%的用户。以下分为5各部分来讲述我们的实现方案：sql脚本、配置文件、groovy代码、使用方法、数据产出。

1. getUdid.sql中的sql脚本：

首先，新建一个android工程，无需任何java代码；然后在module中新建一个名为“getUdid.sql“的文件，里面存放的就是我们用于查询数据库的sql脚本；但这个脚本还可以通过gradle运行过程中动态拼接一些参数，下文会有介绍。

SELECT count(DISTINCT udid) AS allCount FROM tablename WHERE dt>=date_sub(current_date,14);SELECT DISTINCT udid FROM tablename WHERE dt>=date_sub(current_date,14)

2. hive.properties中的配置数据

再在module中新建一个名为“hive.properties“的配置文件，用于存放连接数据库所需的相关参数。

HiveUrl=jdbc:hive2://host:port/basename?useUnicode=true&characterEncoding=utf8 Account=xxxPassword=xxxDriver=org.apache.hive.jdbc.HiveDriver //连接hive所用的驱动

注：上述的HiveUrl中，scheme使用的是hive2，因此与其配套的驱动是org.apache.hive.jdbc.HiveDriver，如果使用的是早期的hive，则scheme是hive，其配套的驱动是org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver

3. groovy代码：

import groovy.sql.Sql  //关键点1apply plugin: 'java'apply plugin: 'groovy'apply plugin: 'maven'repositories {    mavenCentral()}configurations {    driver  //关键点2}dependencies {    driver 'org.apache.hive:hive-jdbc:2.1.0' //数据库连接驱动依赖，关键点3}//数据库连接驱动下载，关键点4URLClassLoader loader = GroovyObject.class.classLoaderconfigurations.driver.each { File file ->    loader.addURL(file.toURL()) }task run << {    def File propFile = new File('hive.properties') //“hive.properties”为自定义的配置文件，上文有介绍    if (propFile.canRead()) {        def Properties props = new Properties()        props.load(new FileInputStream(propFile))        if (props != null && props.containsKey('HiveUrl') && props.containsKey('Account')                 && props.containsKey('Password') && props.containsKey('Driver')) {            //从配置文件中读取各参数            String hiveUrl = props['HiveUrl']//数据库地址            String account = props['Account']//访问数据库的账号            String password = props['Password']//密码            String driver = props['Driver'] //连接数据库的驱动类名            String os = System.properties['os'] //读取命令行设置的手机系统类型（设置见下文“使用方法”中的命令行）            String ver = System.properties['ver']//读取命令行设置的app版本号（设置见下文“使用方法”中的命令行）            def sql = Sql.newInstance(hiveUrl, account, password, driver)//建立数据库连接，关键点5            String udidName = "udid_" //存放udid的文件名            String summaryName = "summary_" //存放各城市概况的文件名            if (os.equals("Android")) {                udidName += "android.txt"                summaryName += "android.txt"            } else {                udidName += "ios.txt"                summaryName += "ios.txt"            }            String dirPath = getRootDir().toString() + '/result/' //结果存放路径            def dir = new File(dirPath)            if (!dir.exists()) {                dir.mkdirs()            }            String udidPath = dirPath + '/' + udidName //udid文件路径            String summaryPath = dirPath + '/' + summaryName //各城市概况文件路径            def udidFile = new File(udidPath)            def summaryFile = new File(summaryPath)            if (udidFile.exists()) {                udidFile.delete()            }            udidFile.createNewFile()            if (summaryFile.exists()) {                summaryFile.delete()            }            summaryFile.createNewFile()            def resultPrintWriter = udidFile.newPrintWriter()            def summaryPrintWriter = summaryFile.newPrintWriter()            //制表            summaryPrintWriter.write('\n')            summaryPrintWriter.write(os + "用户情况")            summaryPrintWriter.write('\n')            summaryPrintWriter.write('-------------------')            summaryPrintWriter.write('\n')            summaryPrintWriter.write(" 城市" + "   总数" + "  抽取")            summaryPrintWriter.write('\n')            summaryPrintWriter.write('-------------------')            summaryPrintWriter.write('\n')            def citys = ['北京市', '上海市', '广州市', '深圳市']            int allcount = 0 // 活跃用户总数            int allExtracted = 0 // 抽取20％的用户数            try {                //各个城市遍历                citys.each {                    city ->                        resultPrintWriter.write(city + '：')                        resultPrintWriter.write('\n')                        resultPrintWriter.write('--------------------------------------')                        resultPrintWriter.write('\n')                        boolean isGetCount = true                        int num = 0                        // 读取sql脚本，每句以分号分隔，下方还需动态拼接参数                        new File('getUdid.sql').text.split(";").each { //“getUdid.sql”里面为查询udid的sql语句，下文有介绍                            sqlTemp ->                                //动态拼接参数                                String sqlString = sqlTemp +                                        ' AND city=' + "'" + city + "'" +                                        ' AND os=' + "'" + os + "'" +                                        ' AND ver=' + "'" + ver + "'"                                 if (isGetCount) { // 执行第一句sql，获取该城市总活跃用户中的20%                                    println sqlString                                    sql.eachRow(sqlString) { // 执行sql，关键点6                                        num = it.allcount * 0.2 // 总数的20%                                        allcount += it.allcount                                        allExtracted += num                                        //制表                                        summaryPrintWriter.write(city + "  " + it.allcount + getCount(it.allcount) + num)                                        summaryPrintWriter.write('\n')                                        summaryPrintWriter.write('-------------------')                                        summaryPrintWriter.write('\n')                                    }                                    isGetCount = false                                } else { // 执行第二句sql，获取该城市总活跃用户数前20%的udid                                    sqlString = sqlString + " LIMIT " + num // 取前num个数据，动态拼接条件                                    println sqlString                                    sql.eachRow(sqlString) { // 执行sql                                        if (it.udid != null && it.udid != '') {                                            resultPrintWriter.write(it.udid + ",")                                            resultPrintWriter.write('\n')                                        }                                    }                                }                        }                        resultPrintWriter.write('--------------------------------------')                        resultPrintWriter.write('\n')                }                //制表                summaryPrintWriter.write("  累计 " + " " + allcount + getCount(allcount) + " " + allExtracted)                summaryPrintWriter.write('\n')                summaryPrintWriter.write('-------------------')                summaryPrintWriter.write('\n')                summaryPrintWriter.write("统计日期：" + releaseTime())                summaryPrintWriter.write('\n')            } catch (Exception e) {                println e.message            }            //关闭打印            resultPrintWriter.flush()            summaryPrintWriter.flush()            resultPrintWriter.close()            summaryPrintWriter.close()        }    }}//获取系统时间def releaseTime() {    return new Date().format("yyyy-MM-dd", TimeZone.getTimeZone("UTC"))}//模拟制表符，用于summary文件里面制作表格String getCount(i) {    int temp = i    int count = 0    while (temp > 0) {        temp = temp / 10        count++    }    String space = ''    if (count == 1) {        space = "     "    } else if (count == 2) {        space = "    "    } else if (count == 3) {        space = "   "    } else if (count == 4) {        space = "  "    }    return space}

4. 使用方法

本地需安装Gradle且配置环境变量；然后打开终端，按以下步骤输入命令（第一次执行会下载hive数据库驱动，耗时较长）：

• 进入到工程目录下（假设module名为executeSql）：

  cd executeSql

• 抓取android数据：

  gradle run -Dos='Android' -Dver='1.0.0'

• 抓取iOS数据：

  gradle run -Dos='iPhone OS' -Dver='2.0.0'

  注：上述命令中，“-D”表示设置参数，在groovy代码中有接收参数的语句String os = System.properties['os']

以android为例，开始执行后，每个城市都会执行以下两句sql，即上述gradle脚本动态拼接成的sql：

SELECT count(DISTINCT udid) AS allCount FROM tablename WHERE dt>=date_sub(current_date,14) AND city='北京市' AND os='Android' AND ver='1.1.0';SELECT DISTINCT udid FROM tablename WHERE dt>=date_sub(current_date,14) AND city='北京市' AND os='Android' AND ver='1.1.0' LIMIT 2000

5. 数据产出

数据产出为两个文件，一个是各城市用户的总体情况，另一个是各城市用户z红20%的udid数据列表；

• 各城市用户情况，summary_android.txt

  Android用户情况------------------- 城市   总数  抽取-------------------北京市  10000 2000-------------------上海市  20000 4000-------------------广州市  30000 6000-------------------深圳市  40000 8000-------------------  累计 100000 20000-------------------统计日期：2016-09-09

• 各城市udid，udid_android.txt（仅作示意）

  北京市：--------------------------------------00123456-2c9c-4ab7-a256-4b86a2490318,00234567-f9fb-4059-a1b8-49514fb17ac0,...--------------------------------------上海市：--------------------------------------00345678-4910-4db5-b82c-42f85450c85c,00456789-1047-470c-9bf2-af326fdac7f1,...--------------------------------------广州市：--------------------------------------01234567-d69f-40fa-aabd-88ac19f542cf,02345678-b1c2-4005-a418-f6d1704b7f81,...--------------------------------------深圳市：--------------------------------------03456789-0413-4cd1-9214-8544a07eecec,04567891-4ac2-49cd-a1c8-f49c5edd9d9b,...--------------------------------------

深入学习

• Groovy 操作mysql数据库
• 实战 Groovy: 用 Groovy 进行 JDBC 编程
• Hive:用Java代码通过JDBC连接Hiveserver

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