软件包 java.sql

本文介绍了Java中的SQL包,提供了使用Java编程语言访问和处理存储在数据源中的数据的API。详细讨论了Driver、DriverManager和Connection接口的作用,以及如何通过DriverManager加载和注册驱动程序。

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软件包 java.sql

提供使用 JavaTM 编程语言访问并处理存储在数据源(通常是一个关系数据库)中的数据的 API。

java.sql
接口 Driver


public interface Driver
 

每个驱动程序类必须实现的接口。

Java SQL 框架允许多个数据库驱动程序。

每个驱动程序都应该提供一个实现 Driver 接口的类。

DriverManager 会试着加载尽可能多的它可以找到的驱动程序,然后,对于任何给定连接请求,它会让每个驱动程序依次试着连接到目标 URL。

强烈建议每个 Driver 类应该是小型的并且是单独的,这样就可以在不必引入大量支持代码的情况下加载和查询 Driver 类。

在加载某一 Driver 类时,它应该创建自己的实例并向 DriverManager 注册该实例。这意味着用户可以通过调用以下程序加载和注册一个驱动程序

   Class.forName("foo.bah.Driver")

java.sql
接口 Connection

public interface Connection
 

与特定数据库的连接(会话)。在连接上下文中执行 SQL 语句并返回结果。

Connection 对象的数据库能够提供信息描述其表、所支持的 SQL 语法、存储过程和此连接的功能等。此信息是使用getMetaData 方法获得的。

注:默认情况下,Connection对象处于自动提交模式下,这意味着它在执行每个语句后都会自动提交更改。如果禁用自动提交模式,为了提交更改,必须显式调用 commit方法;否则无法保存数据库更改。

使用 JDBC 2.1 核心 API 创建的 Connection对象有一个与之关联的最初为空的类型映射表。用户可以为此类型映射表中的 UDT 输入一个自定义映射关系。在使用ResultSet.getObject 方法从数据源中检索 UDT 时,getObject方法将检查该连接的类型映射表,以查看是否有对应该 UDT 的项。如果有,那么 getObject 方法会将该 UDT映射到所指示的类。如果没有项,则会使用标准映射关系映射该 UDT。

用户可以创建一个新的类型映射表,该映射表是一个 java.util.Map对象,可在其中创建一个项,并将该项传递给可以执行自定义映射关系的 java.sql方法。在这种情况下,该方法将使用给定的类型映射表,而不是与连接相关联的映射表。

例如,以下代码片段指定 SQL 类型 ATHLETES 将被映射到 Java 编程语言中的Athletes 类。该代码片段为 Connection 对象 con获取类型映射表,并在其中插入一些项,然后使用新的项将该类型映射表设置为连接的类型映射表。

      java.util.Map map = con.getTypeMap();      map.put("mySchemaName.ATHLETES", Class.forName("Athletes"));      con.setTypeMap(map);
 

java.sql
类 DriverManager

java.lang.Object  java.sql.DriverManager

public class DriverManager
extends Object
 

管理一组 JDBC 驱动程序的基本服务。
注:DataSource 接口是 JDBC 2.0 API中的新增内容,它提供了连接到数据源的另一种方法。使用 DataSource 对象是连接到数据源的首选方法。

作为初始化的一部分,DriverManager 类会尝试加载在 "jdbc.drivers"系统属性中引用的驱动程序类。这允许用户自定义由他们的应用程序使用的 JDBC Driver。例如,在 ~/.hotjava/properties文件中,用户可以指定:

 jdbc.drivers=foo.bah.Driver:wombat.sql.Driver:bad.taste.ourDriver 
程序还可以在任意时间显式地加载 JDBC 驱动程序。例如,my.sql.Driver 是使用以下语句加载的:
 Class.forName("my.sql.Driver"); 

在调用 getConnection 方法时,DriverManager会试着从初始化时加载的那些驱动程序以及使用与当前 applet 或应用程序相同的类加载器显式加载的那些驱动程序中查找合适的驱动程序。



### 解决方案分析 在处理 `java.lang.NoSuchMethodException` 的问题时,通常是因为不同版本之间的不兼容性引起的。以下是针对此问题的具体解决方案: #### 1. **确认依赖版本** 需要仔细核对 Spark、Hadoop 和 Hive 版本的一致性和兼容性。根据已有信息可知 Kylin 4.0 测试版依赖于 Spark 2.4.6 和 CDH 6.3.2[^1]。然而,CDH 6.3.2 中的 Hadoop 是 3.0 而不是 Spark 所需的 Hadoop 2.7,这可能导致类路径中的冲突。 此外,Hive 的版本也需要特别注意。如果 Spark 使用的是 Hive 1.x,而实际环境中运行的是 Hive 2.x,则可能会引发方法签名不匹配的问题。 #### 2. **排查具体异常原因** 当前错误提示表明,在调用 Hive 加载分区的方法时出现了 `NoSuchMethodException`。这意味着当前使用的 Hive JAR 文件可能缺少该方法定义。这种情况下,可以通过以下方式解决问题: - 检查项目中引入的 Hive JAR 是否与 Spark 支持的版本一致。 - 如果存在多个 Hive JAR 文件(例如来自不同的集群环境),则需要清理多余的依赖项并保留唯一正确的版本。 #### 3. **调整构建工具配置** 对于 Maven 或 SBT 构建工具来说,明确指定所需组件及其子模块非常重要。下面是一个典型的 Maven POM.xml 示例片段用于声明 Spark-Hive 连接器及相关库: ```xml <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId> <version>2.4.6</version> </dependency> <!-- 明确指明所需的Hive版本 --> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-exec</artifactId> <version>1.2.1</version> <!-- 确保与Spark兼容 --> </dependency> ``` 上述代码展示了如何通过强制绑定特定版本来减少潜在冲突的可能性。 #### 4. **尝试隔离ClassLoader机制** 在某些复杂场景下,即使解决了显式的JAR文件冲突仍可能出现隐性的加载失败情况。此时可考虑启用独立 ClassLoader 来管理外部资源加载过程。对于 Spark 应用程序而言,可以在提交命令行参数里增加如下选项实现这一点: ```bash --conf spark.driver.userClassPathFirst=true \ --conf spark.executor.userClassPathFirst=true ``` 这些设置会让用户自定义类优先级高于系统默认提供者,从而有效规避部分由共享上下文引起的问题[^2]。 --- ### 提供一段示例 Scala 代码验证逻辑正确性 假设我们已经按照以上指导完成了必要的准备工作之后,可以编写简单的测试脚本来验证整个流程是否正常工作: ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession object TestHivePartitionLoad { def main(args: Array[String]): Unit = { val warehouseLocation = "/user/hive/warehouse" // 创建 Spark Session 并连接到 Hive Metastore val spark = SparkSession.builder() .appName("Test Hive Partition Load") .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation) .enableHiveSupport() // 启动 Hive 支持功能 .getOrCreate() try { import spark.implicits._ // 假设有一个名为 'example_table' 表格已创建好并且含有分区字段 date=... val df = spark.read.table("default.example_table").where($"date" === "2023-01-01") println(s"Data count under specified partition is ${df.count()} rows.") } catch { case e: Exception => e.printStackTrace() } finally { spark.stop() } } } ``` 上面这段代码简单演示了取某个特定日期分区数据的过程,并打印总数作为结果反馈给开发者查看是否存在任何执行障碍。 --- ### 总结建议 综上所述,解决此类问题的关键在于精确控制各个框架间相互作用关系的同时保持良好实践习惯。包括但不限于严格限定第三方软件包范围以及合理运用高级特性如定制化线程上下文等等措施共同协作才能达到预期效果。
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