下面对本示例的关键代码进行解析。
1）首先，加载HiveServer2的JDBC驱动：
Class.forName（＂org.apache.hive.jdbc.HiveDriver＂）；
在使用Class.forName（）加载hiveserver2的驱动org.apache.hive.jdbc.HiveDriver时，会执行HiveDriver中的静态代码段，创建一个HiveDriver实例，然后调用DriverManag-er.registerDriver（）注册。
2）建立指定驱动的URL连接：
●url：驱动连接URL。
●user：是授权访问的用户名。
●password：授权访问的密码。
3）连接URL。
①当HiveServer2使用HTTP模式运行时，JDBC连接URL格式如下：
jdbc：hive2：//<host>：<port>/<db>；transportMode=http；httpPath=<http_endpoint>
其中，<http_endpoint>默认值是：cliservice，需要跟hive-site.xml中的配置保持一致。<port>端口的默认值是：10001。
②当HiveServer2使用Binary模式运行时，JDBC连接URL格式如下：
jdbc：hive2：//<host>：<port>/<db>(www.xing528.com)
其中，<port>端口的默认值是：10000。
stmt.execute（＂use hive＂）；
在代码中，通过use DatabaseName语句即可实现动态选定数据库。
5）组织SQL语句。
组织SQL语句：从people表中查询age大于等于30的记录。这种写法可以防范SQL注入，不用对传入的数据做任何过滤，而如果使用普通的statement实例就有SQL注入风险。而且PreparedStatement实例包含已编译的SQL语句，其执行速度要快于Statement对象。
6）执行SQL语句。
resultSet=preparedStatement.executeQuery（）；
7）遍历查询结果对象。
8）本示例并不需要SparkContext？
在本示例中，为什么不需要SparkContext呢？我们通常用Java来操作Spark SQL，肯定有类似下面的代码：
原因是：我们只是把SQL查询语句指令发给Thrift Server，然后Thrift Server把SQL查询语句交给了Spark SQL处理，所以就跟普通的Spark SQL程序不一样。
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