1.深入源码分析下 HIVE JDBC 的源代码超时机制及其如何配置 socketTimeOut
2.MySQL JDBC 编译添加 Maven 依赖支持
3.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
4.odbc和jdbc的区别是什么
5.shardingsphere源码阅读-兼容jdbc规范

深入源码分析下 HIVE JDBC 的超时机制及其如何配置 socketTimeOut

       深入源码分析下HIVE JDBC的超时机制及其配置方法，首先，源代码从一个常见的源代码问题出发，即当HIVE JDBC连接在操作过程中遇到SocketTimeoutException时，源代码这通常意味着操作超时。源代码接下来，源代码兼职出售源码让我们回顾JDBC超时机制的源代码相关参数和接口。

       在JDBC中，源代码超时机制主要通过setStatementTimeout和setConnectionTimeout这两个方法实现。源代码setStatementTimeout用于设置SQL语句的源代码超时时间，而setConnectionTimeout用于设置整个连接的源代码超时时间。它们的源代码单位都是毫秒。

       在HIVE JDBC中，源代码由于其基于Thrift进行通信，源代码因此对socket级别的源代码超时管理更为复杂。HiveStatement中的thrift socket timeout是通过配置实现的，通过深入源码分析，可以发现thrift socket timeout的值被赋值给HiveStatement实例。当应用程序直接创建和管理HIVE JDBC连接时，需要在创建HiveStatement实例时设置这个属性，以确保socket级别操作的超时时间得到正确配置。

       如果应用程序通过数据库连接池进行连接管理，那么配置HiveStatement中的thrift socket timeout的过程会更复杂。通常，需要在连接池的github源码阅读神器配置中，为HIVE JDBC连接指定socket级别的超时属性，然后在使用连接时确保HiveStatement实例正确引用了这些配置。

       通过以上分析，我们可以总结出在不同场景下配置HIVE JDBC socket级别的超时机制的方法。对于直接管理连接的应用程序，需要在创建HiveStatement实例时直接设置socket timeout属性。而对于使用数据库连接池的应用程序，则需要在连接池的配置阶段为HIVE JDBC连接指定socket级别的超时属性，然后确保在使用连接时HiveStatement实例正确引用了这些配置。

       总之，HIVE JDBC的超时机制及其配置方法涉及到多个层面的参数和接口，理解并正确配置它们对于确保应用程序的稳定性和响应速度至关重要。通过源码分析和实践操作，可以实现对HIVE JDBC socket级别的超时管理，从而优化应用程序性能。

MySQL JDBC 编译添加 Maven 依赖支持

       在当前的工作项目中，需要对MySQL JDBC进行编译，即集成mysql-connector-j包。进入年，我们依然面临着手动下载和安装JAR包的传统方式，这从MySQL官方文档的JDBC源码编译指南中可见一斑。Oracle的这一做法似乎有意为之，给MySQL开发者带来了不便。

       为了解决这个问题，金蝶星空底层源码我决定将MySQL JDBC添加Maven依赖，以下是关键步骤：

       首先，确保你的项目配置了JUnit 5进行单元测试，这时需要在pom.xml中加入maven-surefire-plugin插件：

       xml

       org.apache.maven.plugins

        maven-surefire-plugin

       如果你希望尽快使用，而不是等待官方更新，可以直接从我fork的库中获取，选择feat-maven-dep分支。

       虽然这个过程略显繁琐，但通过这种方式，我们至少可以简化构建流程，提高开发效率。期待MySQL官方能尽快采纳这些改进。

Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

       大数据开发中，数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常，我们通过读取Hive数据来进行计算，并将结果保存到数据库中，然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而，使用FlinkSQL可以简化这一过程，通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。

       在Flink中，读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的搭建源码怎么找过程，包括刷写数据库的机制和原理。

       以下是本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的疑问：

       1. 表的定义

       2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）

       3. 写入数据的机制原理

       （本篇基于1..0源码整理而成）

       1. 表的定义

       Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：

       定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来，我们将探讨其中的技术细节。

       2. 如何找到实现类

       实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。

       寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。

       加载到内存后，首先判断是macd指标源码最新否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。

       找到对应的实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。

       3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink

       JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。

       创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的并行度。

       4. 消费数据写入数据库

       在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。

       控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''

       控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'

       这两个条件先到先触发，这两个参数都是可以通过with()属性配置的。

       JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。

       接下来，我们来看看关键的format.open()方法：

       接下来就是消费数据，执行提交了

       AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已

       5. 总结

       通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：

       1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）

       2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。

       3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交

       4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。

       更多Flink内容参考：

odbc和jdbc的区别是什么

       odbc和jdbc的区别是JDBC比ODBC更容易理解；JDBC的移植性要比ODBC要好；JDBC数据库驱动程序是面向对象的。

       1.JDBC比ODBC更容易理解。

       在ODBC中一个的简单的查询，也需求分为好几块内容;而在ODBC驱动程序内部再去整合，做一些复杂的操作。这不仅降低了数据库启动程序的性能，而且也给程序开发者开发实际运用程序带来了确定的负面效果。而JDBC数据库启动程序在设计的时间就包含了大部份基本数据操作功能，为此在编写一些常规的数据库操作语句时，如查询、更新等等，其所需求的源代码比ODBC要少的多。故从这方面来说，JDBC数据库启动程序要比ODBC简易理解。

       2.JDBC数据库驱动程序是面向对象的。

       JDBC完全遵循Java语言的优良特性。通常情况下，只要有Java功能需设计基础的用户都能在最短时间内了解JDBC驱动程序的架构，较量简易上手，能轻而易举的开发出强悍的数据库实际运用程序。而ODBC的话，由于其内部功能复杂，源代码编写要求高。为此即使是一个的C语言的高手，仍然需求花费不少的时间去了解那个数据库启动程序;在编写源代码的时间，还离不开有关的参考书本。

       3.JDBC的移植性要比ODBC要好。

       通常情况下，安装完ODBC驱动程序之后，还需求经过确定的配置才能够应用。而不相同的配置在不相同数据库服务器之间不能够通用。也那是说，装一次需求配置一次。但是JDBC数据库驱动程序则不相同。假如采用JDBC数据库驱动程序的话，则只需要选取适当的 JDBC数据库驱动程序，就不需要额外的配置。在安装过程中，JDBC数据库驱动程序会自己完成有关的配置。为此JDBC的移植性要比ODBC要好。

shardingsphere源码阅读-兼容jdbc规范

       JDBC规范提供一套标准，让不同数据库厂商遵循统一接口操作数据库，从而简化应用程序开发。shardingsphere兼容此规范，通过重写接口实现兼容。

       基于JDBC规范，shardingsphere采用适配器模式重写DataSource、Connection、Statement、ResultSet等关键接口，构建了一套完整的实现方案。适配器模式确保了shardingsphere能够以与JDBC规范一致的方式操作数据库，同时支持分库分表功能。

       shardingsphere中，JdbcObject接口代表JDBC规范中的核心接口，包括DataSource、Connection、Statement等。通过包装器接口Wrapper以及其子类WrapperAdapter，shardingsphere实现了适配器模式，重写了这些接口的方法，同时保留了与JDBC规范的兼容性。

       AbstractUnsupportedOperationJdbcObject和AbstractJdbcObjectAdapter作为抽象类，分别用于实现部分和全部接口方法。ShardingIdbcObject继承自AbstractJdbcObjectAdapter，包括ShardingDataSource、ShardingConnection、ShardingStatement等对象，这些对象都采用适配器模式重写JDBC规范接口，确保与JDBC规范无缝衔接。

       以ShardingDataSource为例，其构造过程通过ShardingDataSourceFactory创建ShardingDataSource对象，将数据源、分库分表规则和属性等信息整合，同时初始化运行时上下文和静态代码块加载路由、SQL重写、结果集引擎等组件。ShardingDataSource内部的WrapperAdapter类维护方法调用信息，通过recordMethodInvocation和replayMethodsInvocation方法记录和回放方法调用。

       AbstractDataSourceAdapter作为数据源适配器的抽象类，封装公共属性和方法，减少重复代码。此类中的dataSourceMap和databaseType属性分别保存数据源信息和数据库类型，getRuntimeContext方法用于获取分库分表的运行时上下文。

       综上所述，shardingsphere通过适配器模式重写JDBC规范接口，实现了与JDBC规范的兼容性。不论使用sharding-jdbc还是原生JDBC，操作数据库的方式和流程保持一致，只是在实现细节上支持了分库分表功能，为开发者提供了一种灵活且高效的数据库管理方案。