MRS Hive连接ZooKeeper时报错“ConnectionLoss for hiveserver2” Hive执行insert into语句报错 增加Hive表字段超时 重启Hive服务失败 Hive分区数过多导致删除表失败 Hive执行msck repair table命令时报错

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务器 使用Loader从HBase导出数据到S FTP服务器 使用Loader从Hive导出数据到SFTP 服务器 使用Loader从HDFS/OBS导出数据到关系型数据库 使用Loader从HDFS导出数据到MOTService 使用Loader从HBase导出数据到关系型数据库

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apache.hadoop.hive.serde2. SMS 4Rewriter） Hive开源增强特性：支持HBase删除功能 由于底层存储系统的原因，Hive并不能支持对单条表数据进行删除操作，但在Hive on HBase功能中，MRS解决方案中的Hive提供了对HBase表的单条数据的删

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Spark同步HBase数据到CarbonData（Java） 以下为Spark同步HBase数据到CarbonData的Java示例。 下面代码片段仅为演示。 具体代码参见：com.huawei.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon。

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Spark同步HBase数据到CarbonData（Java） 以下为Spark同步HBase数据到CarbonData的Java示例。 下面代码片段仅为演示。 具体代码参见：com.huawei.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon。

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支持本地存储，仅MRS Hive、MRS Hudi支持存算分离场景。 仅MRS Hive支持Ranger场景。 不支持ZK开启SSL场景。 MRS HDFS建议使用的版本： 2.8.X 3.1.X MRS HBase建议使用的版本： 2.1.X 1.3.X MRS Hive、MRS Hudi暂不支持2

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务。 SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala/Python示例程序。 本示例工程中，Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbasePythonExample

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HBase HBase基本原理 HBase HA方案介绍 HBase与其他组件的关系 HBase开源增强特性 父主题： 组件介绍

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HBase HBase jar包冲突列表 Jar包名称 描述 hbase-client-2.2.3-*.jar 连接HBase服务必须的jar包。 zookeeper-*.jar 连接ZooKeeper服务必须的jar包。 解决方案 使用MRS集群的ZooKeeper包“zookeeper*

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apreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 执行以下命令进入HBase客户端。 cd HBase客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 hbase shell 执行以下命令在HBase shell交互窗口创建数据表table1，该表有一个列族cf。

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。在启动过程中，HBase会加载当前HDFS上的数据并重新生成元数据。启动完成后，在Master节点客户端执行如下命令加载HBase表数据。 $HBase_Home/bin/hbase hbck -fixMeta -fixAssignments 命令执行完成后，重复执行如下命令查看HBase集群健康状态直至正常。

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使用表管理Hive、SparkSql中的元数据。需要MRS集群已安装Hive、Spark2x。 使用文件查看HDFS中的目录和文件。需要MRS集群已安装HDFS。 使用作业查看MRS集群中所有作业。需要MRS集群已安装Yarn。 使用HBase创建/查询HBase表。需要MRS

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取值约束：MRS 2.0.0版本支持Hadoop、Spark、HBase、Hive、Tez、Hue、Loader、Flume、Kafka和Storm组件。MRS 1.8.3版本支持Presto、Hadoop、Spark、HBase、Hive、Hue、Loader、Flume、Kafka、Ka

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Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 父主题： MapReduce访问多组件样例程序

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Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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/user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径，包含依赖的spark lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /user/hbase 临时目录

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的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和 对象存储服务 （OBS）存储，包括：

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er2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问，但是存在以下限制： 仅允许访问一个Hive MetaStore，不支持同时访问cluster1的Hive MetaStore和cluster2的Hive MetaStore。

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对系统的影响 系统执行业务能力过低，无法正常响应客户请求，对Hive服务无影响，需要检查HiveServer日志排查SQL失败原因。 可能原因 HQL命令语法错误。 执行Hive on HBase任务时HBase服务异常。 执行Hive on Spark任务时Spark服务异常。 依赖的

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external_hbase_table(key string ,modify_time STRING, valid STRING) using org.apache.spark.sql.hbase.HBaseSource options(hbaseTableName "hbase_table"

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