通过WebChat访问Hive元数据

WebHcat样例代码

Hive提供了WebHcat接口。该文档利用java把该接口进行了封装，可以使用java代码访问Hive。

代码中只封装了一些常用接口，对于没有其他的接口，可以参考封装好的代码自行进行封装。

1.1      主要难点：

因hive的webHcat接口未提供认证接口，我们这边只能借助spnego的方式来进行kerberos认证。

首先，先进行kerberos认证。认证完成后，获得认证的信息。（Subject对象用于存放认证信息。这是kerberos底层实现，有兴趣可以自行研究下。）

然后，对HTTP进行封装，设置spnego方式需要的配置参数。参考该方法：WebHcatHttpClient。

最后，采用Subject.doas()方法建立认证通道。在该方法内进行所有的业务操作。

1.2      代码介绍：

Body文件夹：webHcat需要用到的一些对象。

Information文件夹：HTTP请求需要的一些类。

比如：

HttpAuthInfo：用于构建HTTP请求。

Kerberos：用于封装kerberos认证需要的信息。

RestApi：WebHcat的接口类。

RestHelper：响应头的解析和json字符串转换。

WebHcatHttpClient：构建spnego的请求。

WebHcat：主类，里面提供了webhcat接口的使用方法。

1.3      样例代码

String user = "lyysxg@HADOOP.COM"; String keytab = "D:\\fwc\\SparkStudy\\src\\main\\resources\\user.keytab"; String krb5Location = "D:\\fwc\\SparkStudy\\src\\main\\resources\\krb5.conf"; InputStream inputStream = null; HttpAuthInfo httpAuthInfo = null; try { inputStream = new FileInputStream(WebHcat.class.getClassLoader().getResource(DEFAULT_CONFIG_FILE).getPath()); Properties p = new Properties(); p.load(inputStream); httpAuthInfo = HttpAuthInfo.newBuilder().setIp(p.getProperty("ip")) .setPort(Integer.valueOf(p.getProperty("port"))) .build(); WebHcatHttpClient client = WebHcatHttpClient.getClient(httpAuthInfo); RestApi api = new RestApi(client); api.login(user, keytab, krb5Location);

User:是用户名。

Keytab：keytab文件的路径。

krb5Location：krb5文件的路径。

api.login(user, keytab, krb5Location)：调用认证代码进行认证。

1.     列出所有的数据库---api.searchPath();

2.     获取指定数据库的详细信息。api.searchPath(reqDatabaseBody1);

参数：ReqDatabaseBody对象。

3.     创建数据库api.CreateDataBase(createDataBaBody, "Test1");

参数：CreateDataBaBody对象，为数据库的名字。

4.     创建表，api.CreateTable(reqCreateTableBody, "Test1", "lyysxg1");

参数：ReqCreateTableBody对象，数据库名，表名

5.     查询数据库中的所有，api.searchTable(searchTable);

参数：searchTable对象

6.     重命名表，api.RenameTable("Test1", "lyysxg1", "zwllyysxg");

参数：数据库，表名，新表名

7.     删除表，api.DeleteTable(reqDelTableBody);

参数：ReqDelTableBody对象

8.     删除数据库，api.DeleteDatabase(delete);

参数：DeleteDataBaseBody对象。

运行效果：

1.4      附件

EI企业智能 FusionInsight Hive 数据库

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