注：maxcompute原名odps，是阿裡雲自研的大資料計算平台，文中出現的maxcompute與odps都指代同一平台，不做區分
qlikview是一款成熟的商業分析軟體，作為qliktech的旗艦産品，近幾年逐漸成為了全球增長率最快的bi産品。maxcompute作為一款有志于打造計算和資料生态的平台産品，實作與主流bi軟體的連通性勢在必行，本文将帶領讀者來一起看看如何打通qlikview通路maxcompute的通路，并以此為基礎完成簡單的資料分析與可視化。
qlikview目前隻支援windows系統，是以如果你是非windows的使用者，首先需要安裝一個虛拟機來支援windows系統。
下載下傳後的安裝不作贅述。
我們可以通過兩種主流的标準方式來實作與qlikview的連通，它們分别是 jdbc與odbc。就maxcompute而言，這兩種方式各有利弊，下文将一一闡述。
首先，我們需要安裝java（version>=1.7）, 這步不作贅述。
qlikview本身并不直接支援連接配接到jdbc資料源，需要借助一個外挂的連接配接器才可以。是以我們需要準備好兩樣東西，分别是
接着，打開qlikview：
然後按ctrl+e，進入script編輯器，在底部“data”頁中的“database”項選擇jdbcconnector對應的版本（比如我是64位的），然後點選“configuration”按鈕：
qlikview将打開jdbcconnector，我們先在“java vm options”頁配置jvm，包括選擇安裝的jvm所在路徑以及配置jvm啟動參數：
然後切換到“jdbc driver”頁配置jdbc驅動，添加準備好的maxcompute驅動jar包：
切換到“advanced settings”頁繼續配置，此處maxcompute的jdbc驅動類是com.aliyun.odps.jdbc.driver：
然後點選ok完成配置。接着我們點選connect按鈕，在彈出框中輸入jdbc url，其中user和password留白：
jdbc url格式如下：
填寫完後點選“test”，如下圖表示連接配接測試成功：
然後點選确定，你會看到script編輯器中已經為你添加了相關的連接配接語句，然後繼續添加類似如下的腳本：
line1 ：表示連接配接到odps jdbc，由上一步驟自動生成
line4-line5 ：執行你指定的sql并将結果賦給data變量
line7：将data存到指定的qvd檔案中
然後點選reload按鈕，會展示如下視窗，表示sql正在執行中：
完成後會如下所示：
在相應的目錄中已經可以找到儲存好的qvd檔案，自此我們已經完成了通過jdbc方式對maxcompute的資料連通。下一次，我們可以直接打開該檔案來進行結果資料的離線分析。
由于maxcompute通過hiveserver2 proxy完成了對hive生态的相容，是以我們可以利用hive的odbc資料源來為qlikview打通到maxcompute的通路。
假設使用者已經安裝了某個hive的odbc驅動，我們首先去“控制台”-“管理工具”設定odbc資料源：
選擇已經安裝的hive odbc驅動，建立一個使用者資料源：
然後按下圖配置：
其中host和port填寫與你hiveserver2 proxy一緻的配置，database填寫預設的project，user name和password可以分别填寫root和1234，然後點選“test”，如下顯示表示連接配接測試成功：
然後點選“ok”完成配置。
打開qlikview，在左下角“data”-“database”選擇“odbc”，然後點選“connect”，彈出後選擇剛才配置的資料源，并點選“test connection”：
點選“ok”後，彈出如下視窗（如沒有彈出，請點選“connect”下方的“select”按鈕）：
在第一次加載時，這個過程可能會比較慢，因為需要一次性從服務端擷取你的meta資料，具體視你的帶寬和表數量而定。hiveserver2 proxy預設會針對這些資料進行緩存，即一次擷取後會一直使用本地緩存，是以如果你在hiveserver2 proxy運作過程中添加的新表，在qlikview中是無法看到的。有兩種方式來解決這類問題。第一種是重新開機hiveserver2 proxy，第二種是在啟動hiveserver2 proxy前在其配置檔案conf/hive-site.xml中增加如下配置項來禁用緩存，但是這樣的副作用就是每次點選都可能都需要從遠端擷取meta資料，造成操作的響應時間過慢。
等上述界面出現後，可以看到我們已經連接配接上maxcompute，上圖中“database tables”區域中羅列出了odps_dev這個project下的所有表，“fields”選中表的所有可選字段。值得注意的是qlikview将我們的project放置于“owner”字段處，而“database”對應的值是“hive”，這與maxcompute自身的概念是有所出入的，不過先不必在意，我們可以點選“ok”來為script編輯器生成相應的sql，如下圖：
圖中箭頭所指向的“hive.” 這部分我們可以選擇手動删除掉，剛才曾提到這是與maxcompute有所出入的一個概念，但是hiveserver2 proxy也對此做了相容。當然你也可以直接在這裡編寫任意符合maxcompute文法的sql，而不是通過剛才可視化選擇的方式來生成sql。編寫完後，點選“reload”完成腳本的執行：
至此，我們已經成功通過odbc完成了qlikview到maxcompute的連通。
接着，我們來看看如何實作資料分析和可視化。當我們成功完成目前腳本的執行之後（也可以通過導入之前儲存的qvd檔案），資料便已經加載到qlikview中，可以點選如下菜單來進入“快速圖表向導”為我們生成豐富的分析圖表：
并在彈出視窗中依次選擇圖表的類型、次元、表達式及格式：
并最終可以生成類似如下的豐富的可視化圖表，包含餅圖、折線圖等：
本文的目的并不在于詳細的講述qlikview的各種功能特性與使用方式，如果對這塊感興趣的讀者可以關注該産品的官方文檔。筆者的目的主要還是帶領讀者熟悉兩種qlikview打通maxcompute資料通路的方式，它們分别是jdbc和odbc。前者的優勢是部署友善，性能也略好（因為是隻連maxcompute的），而其缺點則是qlikview jdbcconnector隻有30天試用期，說到底并不算是可以長期免費使用的。而odbc的優勢是hiveserver2 proxy是永久免費的，而且這種方式可以以可視化的方式來生成sql，但是需要你獨立配置并部署該元件。