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Kyuubi

介绍

Apache Kyuubi 是一个分布式和多租户网关,用于在 Lakehouse 上提供 Serverless SQL,可连接包括 Spark、Flink、Hive、JDBC 等引擎,并对外提供 Thrift、Trino 等接口协议供灵活对接。 其中 Apache Kyuubi 实现了 JDBC Engine 并支持 Doris 方言,并可用于对接 Doris 作为数据源。 Apache Kyuubi 可提供高可用、服务发现、租户隔离、统一认证、生命周期管理等一系列特性。

下载 Apache Kyuubi

配置方法

下载 Apache Kyuubi

从官网下载 Apache Kyuubi 1.6.0 或以上版本的安装包后解压。

Apache Kyuubi 下载地址: https://kyuubi.apache.org/zh/releases.html

配置 Doris 作为 Kyuubi 数据源

  • 修改配置文件 $KYUUBI_HOME/conf/kyuubi-defaults.conf
kyuubi.engine.type=jdbc
kyuubi.engine.jdbc.type=doris
kyuubi.engine.jdbc.driver.class=com.mysql.cj.jdbc.Driver
kyuubi.engine.jdbc.connection.url=jdbc:mysql://xxx:xxx
kyuubi.engine.jdbc.connection.user=***
kyuubi.engine.jdbc.connection.password=***
配置项说明
kyuubi.engine.type引擎类型。请使用 jdbc
kyuubi.engine.jdbc.typeJDBC 服务类型。这里请指定为 doris
kyuubi.engine.jdbc.driver.class连接 JDBC 服务使用的驱动类名。请使用 com.mysql.cj.jdbc.Driver
kyuubi.engine.jdbc.connection.urlJDBC 服务连接。这里请指定 Doris FE 上的 mysql server 连接地址
kyuubi.engine.jdbc.connection.userJDBC 服务用户名
kyuubi.engine.jdbc.connection.passwordJDBC 服务密码

添加 MySQL 驱动

添加 Mysql JDB C 驱动 mysql-connector-j-8.X.X.jar$KYUUBI_HOME/externals/engines/jdbc 目录下。

启动 Kyuubi 服务

$KYUUBI_HOME/bin/kyuubi start 启动后,Kyuubi 默认监听 10009 端口提供 Thrift 协议。

使用方法

以下例子展示通过 Apache Kyuubi 的 beeline 工具经 Thrift 协议查询 Doris。

建立连接

$ $KYUUBI_HOME/bin/beeline -u "jdbc:hive2://xxxx:10009/"

执行查询

执行查询语句 select * from demo.expamle_tbl; 并得到结果。

0: jdbc:hive2://xxxx:10009/> select * from demo.example_tbl;

2023-03-07 09:29:14.771 INFO org.apache.kyuubi.operation.ExecuteStatement: Processing anonymous's query[bdc59dd0-ceea-4c02-8c3a-23424323f5db]: PENDING_STATE -> RUNNING_STATE, statement:
select * from demo.example_tbl
2023-03-07 09:29:14.786 INFO org.apache.kyuubi.operation.ExecuteStatement: Query[bdc59dd0-ceea-4c02-8c3a-23424323f5db] in FINISHED_STATE
2023-03-07 09:29:14.787 INFO org.apache.kyuubi.operation.ExecuteStatement: Processing anonymous's query[bdc59dd0-ceea-4c02-8c3a-23424323f5db]: RUNNING_STATE -> FINISHED_STATE, time taken: 0.015 seconds
+----------+-------------+-------+------+------+------------------------+-------+-----------------+-----------------+
| user_id | date | city | age | sex | last_visit_date | cost | max_dwell_time | min_dwell_time |
+----------+-------------+-------+------+------+------------------------+-------+-----------------+-----------------+
| 10000 | 2017-10-01 | 北京 | 20 | 0 | 2017-10-01 07:00:00.0 | 70 | 10 | 2 |
| 10001 | 2017-10-01 | 北京 | 30 | 1 | 2017-10-01 17:05:45.0 | 4 | 22 | 22 |
| 10002 | 2017-10-02 | 上海 | 20 | 1 | 2017-10-02 12:59:12.0 | 400 | 5 | 5 |
| 10003 | 2017-10-02 | 广州 | 32 | 0 | 2017-10-02 11:20:00.0 | 60 | 11 | 11 |
| 10004 | 2017-10-01 | 深圳 | 35 | 0 | 2017-10-01 10:00:15.0 | 200 | 3 | 3 |
| 10004 | 2017-10-03 | 深圳 | 35 | 0 | 2017-10-03 10:20:22.0 | 22 | 6 | 6 |
+----------+-------------+-------+------+------+------------------------+-------+-----------------+-----------------+
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