注：MaxCompute原名ODPS，是阿里云自研的大数据计算平台，文中出现的MaxCompute与ODPS都指代同一平台，不做区分

QlikView简介

QlikView是一款成熟的商业分析软件，作为QlikTech的旗舰产品，近几年逐渐成为了全球增长率最快的BI产品。MaxCompute作为一款有志于打造计算和数据生态的平台产品，实现与主流BI软件的连通性势在必行，本文将带领读者来一起看看如何打通QlikView访问MaxCompute的通路，并以此为基础完成简单的数据分析与可视化。

安装QlikView

QlikView目前只支持Windows系统，所以如果你是非Windows的用户，首先需要安装一个虚拟机来支持Windows系统。

准备好Windows系统之后，我们可以从官网下载QlikView的Personal Edition，该版本可供免费安装试用，但是在获得下载链接前，需要完成一次下载注册。

下载后的安装不作赘述。

两种连通方式

我们可以通过两种主流的标准方式来实现与QlikView的连通，它们分别是 JDBC与ODBC。就MaxCompute而言，这两种方式各有利弊，下文将一一阐述。

JDBC连接

首先，我们需要安装Java（version>=1.7）, 这步不作赘述。
QlikView本身并不直接支持连接到JDBC数据源，需要借助一个外挂的连接器才可以。所以我们需要准备好两样东西，分别是

QlikView JDBCConnector

官方提供的外挂连接器，可以从这里下载JDBCConnector，解压后安装，默认试用期只有30天

ODPS的JDBC驱动包

ODPS的JDBC驱动实现，下载链接

接着，打开QlikView：

然后按CTRL+e，进入Script编辑器，在底部“Data”页中的“Database”项选择JDBCConnector对应的版本（比如我是64位的），然后点击“Configuration”按钮：

QlikView将打开JDBCConnector，我们先在“Java VM Options”页配置JVM，包括选择安装的JVM所在路径以及配置JVM启动参数：

然后切换到“JDBC Driver”页配置JDBC驱动，添加准备好的MaxCompute驱动Jar包：

切换到“Advanced Settings”页继续配置，此处MaxCompute的JDBC驱动类是com.aliyun.odps.jdbc.Driver：

然后点击OK完成配置。接着我们点击Connect按钮，在弹出框中输入JDBC URL，其中User和Password留空：

JDBC URL格式如下：

jdbc:odps:http://x.x.x.x:8100/api?project_name=odps_dev&access_id=123456&access_key=6789abc%3D&charset=utf-8

URL中的project_name、access_id和access_key等各项参数分别改成你自己的配置，http://x.x.x.x:8100/api 处改成对应的endpoint。其中有一点值得注意是，如果你的accessKey中含有=，需要事先转义成%3D（如上图所示），否则QlikView无法正常解析并传递该参数，会导致后续的请求报签名不一致的错误。

填写完后点击“Test”，如下图表示连接测试成功：

然后点击确定，你会看到Script编辑器中已经为你添加了相关的连接语句，然后继续添加类似如下的脚本：

line1 ：表示连接到odps jdbc，由上一步骤自动生成
line4-line5 ：执行你指定的SQL并将结果赋给data变量
line7：将data存到指定的qvd文件中

然后点击Reload按钮，会展示如下窗口，表示SQL正在执行中：

完成后会如下所示：

在相应的目录中已经可以找到保存好的qvd文件，自此我们已经完成了通过JDBC方式对MaxCompute的数据连通。下一次，我们可以直接打开该文件来进行结果数据的离线分析。

ODBC连接

由于MaxCompute通过HiveServer2 proxy完成了对Hive生态的兼容，所以我们可以利用Hive的ODBC数据源来为QlikView打通到MaxCompute的通路。

如何安装HiveServer2 Proxy及Hive ODBC驱动见这篇文章，本文不做赘述。

假设用户已经安装了某个Hive的ODBC驱动，我们首先去“控制面板”-“管理工具”设置ODBC数据源：

选择已经安装的Hive ODBC驱动，新建一个用户数据源：

然后按下图配置：

其中Host和Port填写与你HiveServer2 Proxy一致的配置，Database填写默认的project，User Name和Password可以分别填写root和1234，然后点击“Test”，如下显示表示连接测试成功：

然后点击“OK”完成配置。
打开QlikView，在左下角“Data”-“Database”选择“ODBC”，然后点击“Connect”，弹出后选择刚才配置的数据源，并点击“Test Connection”：

点击“OK”后，弹出如下窗口（如没有弹出，请点击“Connect”下方的“Select”按钮）：

在第一次加载时，这个过程可能会比较慢，因为需要一次性从服务端获取你的meta数据，具体视你的带宽和表数量而定。HiveServer2 Proxy默认会针对这些数据进行缓存，即一次获取后会一直使用本地缓存，所以如果你在HiveServer2 Proxy运行过程中添加的新表，在QlikView中是无法看到的。有两种方式来解决这类问题。第一种是重启HiveServer2 Proxy，第二种是在启动HiveServer2 Proxy前在其配置文件conf/hive-site.xml中增加如下配置项来禁用缓存，但是这样的副作用就是每次点击都可能都需要从远端获取meta数据，造成操作的响应时间过慢。

<property>
      <name>odps.enablecache</name>
      <value>false</value>
</property>

等上述界面出现后，可以看到我们已经连接上MaxCompute，上图中“Database Tables”区域中罗列出了odps_dev这个project下的所有表，“Fields”选中表的所有可选字段。值得注意的是QlikView将我们的project放置于“Owner”字段处，而“Database”对应的值是“HIVE”，这与MaxCompute自身的概念是有所出入的，不过先不必在意，我们可以点击“OK”来为Script编辑器生成相应的SQL，如下图：

图中箭头所指向的“HIVE.” 这部分我们可以选择手动删除掉，刚才曾提到这是与MaxCompute有所出入的一个概念，但是HiveServer2 proxy也对此做了兼容。当然你也可以直接在这里编写任意符合MaxCompute语法的SQL，而不是通过刚才可视化选择的方式来生成SQL。编写完后，点击“Reload”完成脚本的执行：

至此，我们已经成功通过ODBC完成了QlikView到MaxCompute的连通。

数据分析与可视化

接着，我们来看看如何实现数据分析和可视化。当我们成功完成当前脚本的执行之后（也可以通过导入之前保存的QVD文件），数据便已经加载到QlikView中，可以点击如下菜单来进入“快速图表向导”为我们生成丰富的分析图表：

并在弹出窗口中依次选择图表的类型、维度、表达式及格式：

并最终可以生成类似如下的丰富的可视化图表，包含饼图、折线图等：

总结

本文的目的并不在于详细的讲述QlikView的各种功能特性与使用方式，如果对这块感兴趣的读者可以关注该产品的官方文档。笔者的目的主要还是带领读者熟悉两种QlikView打通MaxCompute数据通路的方式，它们分别是JDBC和ODBC。前者的优势是部署方便，性能也略好（因为是只连MaxCompute的），而其缺点则是QlikView JDBCConnector只有30天试用期，说到底并不算是可以长期免费使用的。而ODBC的优势是HiveServer2 proxy是永久免费的，而且这种方式可以以可视化的方式来生成SQL，但是需要你独立配置并部署该组件。

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