4、java操作druid api-摩杜云开发者社区

Apache Druid 系列文章

1、Druid（Imply-3.0.4）介绍及部署（centos6.10）、验证 2、Druid的入门示例（使用三种不同的方式摄入数据和提交任务） 3、Druid的load data 示例（实时kafka数据和离线-本地或hdfs数据） 4、java操作druid api 5、Druid配置文件详细介绍以及示例 6、Druid的Roll up详细介绍及示例

(文章目录)

本文简单通过一个示例介绍了通过jdbc访问druid的数据。本文依赖druid可用，且数据已经准备好本文分为2部分，即需求和实现步骤。

Druid提供了JDBC接口，项目可以直接使用 JDBC 连接Druid进行实时数据分析。

一、实现需求

查询estdata数据源中

二、实现步骤

1、导入依赖 2、编写JDBC代码连接Druid获取数据

加载Druid JDBC驱动
获取Druid JDBC连接
构建SQL语句
构建Statement，执行SQL获取结果集
关闭Druid连接

1、导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.calcite.avatica</groupId>
    <artifactId>avatica</artifactId>
    <version>1.13.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.calcite.avatica</groupId>
    <artifactId>avatica-core</artifactId>
</dependency>

2、获取数据


import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
/**
 * 使用JDBC操作Druid
 */
public class App {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Class.forName("org.apache.calcite.avatica.remote.Driver");
        Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:avatica:remote:url=http://server3:8888/druid/v2/sql/avatica/");

        Statement st = null;
        ResultSet rs = null;
        try {
            st = connection.createStatement();
            rs = st.executeQuery("SELECT * FROM \"testdata\"");

            ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();
            List<Map> resultList = new ArrayList();

            while (rs.next()) {
                Map map = new HashMap();
                for (int i = 0; i < rsmd.getColumnCount(); i++) {
                    String columnName = rsmd.getColumnName(i + 1);
                    map.put(columnName, rs.getObject(columnName));
                }
                resultList.add(map);
            }

            System.out.println("resultList = " + resultList);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                connection.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

    }
}

3、结果验证

輸出結果：
resultList = [
    {__time=2022-05-08 01:00:00.0, sum_money=20100, areaName=北京, count=3, category=书籍}, 
    {__time=2022-05-08 01:00:00.0, sum_money=6661, areaName=北京, count=1, category=家具}, 
    {__time=2022-05-08 01:00:00.0, sum_money=1550, areaName=北京, count=1, category=家电}, 
    {__time=2022-05-08 01:00:00.0, sum_money=11312, areaName=北京, count=3, category=手机}, 
    {__time=2022-05-08 01:00:00.0, sum_money=9000, areaName=北京, count=1, category=服饰}, 
    {__time=2022-05-08 01:00:00.0, sum_money=9322, areaName=北京, count=3, category=电脑}, 
    {__time=2022-05-08 01:00:00.0, sum_money=27971, areaName=北京, count=4, category=食品}, 
    {__time=2022-05-08 01:00:00.0, sum_money=6660, areaName=天津, count=1, category=电脑}, 
    {__time=2022-05-08 01:00:00.0, sum_money=5600, areaName=天津, count=1, category=食品}, 
    {__time=2022-05-08 01:00:00.0, sum_money=6840, areaName=杭州, count=2, category=服饰}, 
    {__time=2022-05-08 01:00:00.0, sum_money=7101, areaName=杭州, count=2, category=电脑}, 
    {__time=2022-05-08 01:00:00.0, sum_money=1120, areaName=郑州, count=1, category=家具}, 
    {__time=2022-05-08 02:00:00.0, sum_money=7000, areaName=北京, count=1, category=服饰}, 
    {__time=2022-05-08 03:00:00.0, sum_money=4410, areaName=北京, count=1, category=家电}, 
    {__time=2022-05-08 03:00:00.0, sum_money=6660, areaName=杭州, count=1, category=电脑}, 
    {__time=2022-05-08 05:00:00.0, sum_money=1513, areaName=上海, count=1, category=电脑}, 
    {__time=2022-05-08 05:00:00.0, sum_money=1230, areaName=北京, count=1, category=书籍}, 
    {__time=2022-05-08 05:00:00.0, sum_money=1230, areaName=杭州, count=1, category=家具}
   ]