JDBC 引擎

本文主要介绍在Linkis1.X中，JDBC引擎的配置、部署和使用。

1. 环境准备

如果您希望在您的服务器上使用JDBC引擎，您需要准备JDBC连接信息，如MySQL数据库的连接地址、用户名和密码等

2. 部署和配置

2.1 版本的选择和编译

注意: 编译jdbc引擎之前需要进行linkis项目全量编译
发布的安装部署包中默认不包含此引擎插件， 你可以按此指引部署安装 https://linkis.apache.org/zh-CN/blog/2022/04/15/how-to-download-engineconn-plugin ，或者按以下流程，手动编译部署

单独编译jdbc引擎

${linkis_code_dir}/linkis-engineconn-plugins/jdbc/
mvn clean install

2.2 物料的部署和加载

将 2.1 步编译出来的引擎包,位于

${linkis_code_dir}/linkis-engineconn-plugins/jdbc/target/out/jdbc

上传到服务器的引擎目录下

${LINKIS_HOME}/lib/linkis-engineplugins

并重启linkis-engineplugin（或则通过引擎接口进行刷新）

cd ${LINKIS_HOME}/sbin
sh linkis-daemon.sh restart linkis-cg-linkismanager

2.3 引擎的标签

Linkis1.X是通过标签来进行的，所以需要在我们数据库中插入数据，插入的方式如下文所示。

EngineConnPlugin引擎插件安装

3.JDBC引擎的使用

准备操作

您需要配置JDBC的连接信息，包括连接地址信息和用户名以及密码。

图3-1 JDBC配置信息

您也可以再提交任务接口中的params.configuration.runtime进行修改即可

wds.linkis.jdbc.connect.url
wds.linkis.jdbc.driver
wds.linkis.jdbc.username
wds.linkis.jdbc.password

您也可以在提交任务接口，通过参数进行配置

http 请求参数示例 
{
    "executionContent": {"code": "show databases;", "runType":  "jdbc"},
    "params": {
                    "variable": {},
                    "configuration": {
                            "runtime": {
                                    "wds.linkis.jdbc.connect.url":"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test",  
                                    "wds.linkis.jdbc.driver":"com.mysql.jdbc.Driver",
                                    "wds.linkis.jdbc.username":"test",
                                    "wds.linkis.jdbc.password":"test23"
                                }
                            }
                    },
    "source":  {"scriptPath": "file:///mnt/bdp/hadoop/1.sql"},
    "labels": {
        "engineType": "jdbc-4",
        "userCreator": "hadoop-IDE"
    }
}

3.1 通过Linkis SDK进行使用

Linkis提供了Java和Scala 的SDK向Linkis服务端提交任务. 具体可以参考 JAVA SDK Manual. 对于JDBC任务您只需要修改Demo中的EngineConnType和CodeType参数即可:

        Map<String, Object> labels = new HashMap<String, Object>();
        labels.put(LabelKeyConstant.ENGINE_TYPE_KEY, "jdbc-4"); // required engineType Label
        labels.put(LabelKeyConstant.USER_CREATOR_TYPE_KEY, "hadoop-IDE");// required execute user and creator
        labels.put(LabelKeyConstant.CODE_TYPE_KEY, "jdbc"); // required codeType

3.2 通过Linkis-cli进行任务提交

Linkis 1.0后提供了cli的方式提交任务，我们只需要指定对应的EngineConn和CodeType标签类型即可，JDBC的使用如下：

sh ./bin/linkis-cli -engineType jdbc-4 -codeType jdbc -code "show tables"  -submitUser hadoop -proxyUser hadoop

具体使用可以参考： Linkis CLI Manual.

3.3 Scriptis的使用方式

Scriptis的使用方式是最简单的，您可以直接进入Scriptis，右键目录然后新建JDBC脚本并编写JDBC代码并点击执行。

JDBC的执行原理是通过加载JDBC的Driver然后提交sql到SQL的server去执行并获取到结果集并返回。

图3-2 JDBC的执行效果截图

3.4 多数据源支持

从Linkis 1.2.0开始，提供了JDBC引擎多数据源的支持，我们首先可以在控制台管理不同的数据源。地址：登陆管理台-->数据源管理-->新增数据源

图3-3 数据源管理

图3-4 数据源连接测试

数据源添加完成之后（还需要点击数据源的版本按钮进行发布操作，只有发布了的数据源才能正式使用），就可以使用JDBC引擎的多数据源切换功能，有两种方式： 1、 通过接口参数指定数据源名称参数 参数示例：

{
  "executionContent": {
    "code": "show databases",
    "runType": "jdbc"
  },
  "params": {
    "variable": {},
    "configuration": {
      "startup": {},
      "runtime": {
        "wds.linkis.engine.runtime.datasource": "test_mysql"
      }
    }
  },
  "source": {
    "scriptPath": ""
  },
  "labels": {
    "engineType": "jdbc-4",
    "userCreator": "hadoop-IDE"
  }
}

参数：wds.linkis.engine.runtime.datasource为固定名称的配置，不要随意修改名称定义

2、通过DSS的Scripts代码提交入口下拉筛选需要提交的数据源，如下图： 当前dss-1.1.0还暂不支持下拉选择数据源名称，PR在开发中，可以等后续发版或关注相关PR： （https://github.com/WeBankFinTech/DataSphereStudio/issues/940）

多数据源的功能说明：

1）在之前的版本中，JDBC引擎对数据源的支持不够完善，尤其是搭配Scripts使用的时候，jdbc脚本类型只能绑定控制台的一套JDBC引擎参数， 当我们有多数据源的切换需求时，只能修改jdbc引擎的连接参数，比较麻烦。

2）配合数据源管理，我们引入JDBC引擎的多数据源切换功能，可以实现只设置数据源名称，就可把作业提交到不同的JDBC服务之上，普通用户不需要 维护数据源的连接信息，避免了配置繁琐，也满足了数据源连接密码等配置的安全性需要。

3）多数据源管理中设置的数据源，只有发布之后，并且没有过期的数据源才能被JDBC引擎加载到，否则会反馈给用户不同类型的异常提示。

4）jdbc引擎参数的加载优先级为：任务提交传参 > 选择数据源的参数 > 控制台JDBC引擎的参数

4.JDBC引擎的用户设置

JDBC的用户设置是主要是的JDBC的连接信息，但是建议用户将此密码等信息进行加密管理。