MyBatis-Plus 不能也不建议同时去“控制” Hive。它从设计到实现都假定底层是 支持事务、支持标准 SQL 方言 的 关系型数据库（MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等），而 Hive 两者都不完全符合。如果操作两个数据源都是mysql或者和关系数据库的组合就可以了。以下主要介绍操作mysql和hive的方案。

1.引入依赖

//mysql的数据源
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>com.mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-j</artifactId><scope>runtime</scope>
</dependency><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.5.7</version></dependency>//hive的依赖，我们这里用的星环的指定的本地的lib，其他可以直接根据公司的实际版本等情况去配置即可

2.添加配置yml

spring:datasource:mysql:url: jdbc:mysql://4555555：5555/sxxxx?serverTimezone=GMT%2B8&characterEncoding=utf-8&useSSL=falseusername: rootpassword: rorotdriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Drivertype: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource  # 显式指定hikari:# 最大连接数maximum-pool-size: 10# 最小空闲连接数minimum-idle: 5# 连接获取超时时间（30秒）connection-timeout: 30000# 空闲超时时间（10分钟）idle-timeout: 600000# 最大连接寿命（30分钟）max-lifetime: 1800000pool-name: mysql-pool  # 连接池名称（便于监控）hive:url: jdbc:hive2://your-hive-server:10000/defaultusername: hivepassword: hivedriver-class-name: org.apache.hive.jdbc.HiveDrivertype: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 显式指定hikari:# Hive连接数通常较少（查询较慢）maximum-pool-size: 5# 最小空闲连接数minimum-idle: 2# Hive查询可能较慢，适当延长超时connection-timeout: 60000# 空闲连接超时（5分钟）idle-timeout: 300000# 最大连接寿命（30分钟）max-lifetime: 1800000pool-name: hive-pool

3.添加配置类DataSourceConfig和MyBatisPlusConfig

先添加DataSourceConfig，主要是告知spring我们有两个数据源，分别叫什么名称（bean），并且我们的hive交给我们的jdbctemplate去管理。在添加MyBatisPlusConfig，主要是把mysql交给mybatisplus去控制

package com.sjztdz.selectprovincetrace.selecttrace.config;import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.boot.jdbc.DataSourceBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;import javax.sql.DataSource;@Configuration
public class DataSourceConfig {// MySQL数据源配置@Bean("mysqlDataSource")@ConfigurationProperties(prefix="spring.datasource.mysql")public DataSource mysqlDataSource() {return DataSourceBuilder.create().type(HikariDataSource.class).build();}// Hive数据源配置@Bean("hiveDataSource")@ConfigurationProperties(prefix="spring.datasource.hive")public DataSource hiveDataSource() {return DataSourceBuilder.create().type(HikariDataSource.class).build();}// Hive配置jdbctemplate hive一般不需要事务@Bean("hiveJdbcTemplate")public JdbcTemplate hiveJdbcTemplate(@Qualifier("hiveDataSource") DataSource dataSource) {return new JdbcTemplate(dataSource);}}

package com.sjztdz.selectprovincetrace.selecttrace.config;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.spring.MybatisSqlSessionFactoryBean;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;
import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;
import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;import javax.sql.DataSource;/*** MySQL 专属配置类* 1. 只扫 MySQL 的 Mapper 接口（@MapperScan）* 2. 给 MySQL 单独建一个 SqlSessionFactory 和事务管理器* 3. 加载 MyBatis-Plus 分页插件*/
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.xxxxx.selecttrace.mapper", sqlSessionFactoryRef = "mysqlSqlSessionFactory")
public class MyBatisPlusConfig {@Bean("mysqlSqlSessionFactory")public SqlSessionFactory mysqlSqlSessionFactory(@Qualifier("mysqlDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {//用 MyBatis-Plus 自己的工厂bean，才能识别 MP 的注解和扩展MybatisSqlSessionFactoryBean sessionFactory = new MybatisSqlSessionFactoryBean();//告诉工厂用那个数据源--mysqlsessionFactory.setDataSource(dataSource);//告诉工厂去哪里找 XML 映射文件sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mapper/**.xml"));// 分页插件MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));sessionFactory.setPlugins(interceptor);return sessionFactory.getObject();}/*** 给 MySQL 再配一个独立的事务管理器* 以后在 Service 层想只控制 MySQL 事务时，写：*   @Transactional("mysqlTransactionManager")* 就不会误伤到 Hive 或其它数据源*/@Bean("mysqlTransactionManager")public PlatformTransactionManager mysqlTransactionManager(@Qualifier("mysqlDataSource") DataSource dataSource) {return new DataSourceTransactionManager(dataSource);}
}

注意@Qualifie的使用就针对多数个类去实现同一个接口时候，防止我们找错！

4.使用

mysql-mybatis的使用

@Service
public class MysqlUserService {@Autowiredprivate UserMapper userMapper; // MyBatis-Plus Mapperpublic List<User> getUsers() {return userMapper.selectList(Wrappers.emptyWrapper());}public void addUser(User user) {userMapper.insert(user);}
}

hive-jdbcTemplate的使用

@Service
public class HiveQueryService {@Autowiredprivate JdbcTemplate hiveJdbcTemplate;public List<Map<String, Object>> queryHiveData(String sql) {return hiveJdbcTemplate.queryForList(sql);}public void executeHiveDDL(String ddl) {hiveJdbcTemplate.execute(ddl);}
}