进入client目录下，显示出 MRS 的全部组件，目前使用的组件有HDFS和Hive组件。 cd /opt/Bigdata/client/ HDFS组件中包含了core-site.xml、hdfs-site.xml配置文件，Hive组件中包含了hive-site.xml配置。 进入组件中的配置文件查看参数。

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进入client目录下，显示出MRS的全部组件，目前使的组件有HDFS和Hive组件。 cd /opt/Bigdata/client/ HDFS组件中包含了core-site.xml、hdfs-site.xml配置文件，Hive组件中包含了hive-site.xml配置。 进入组件中的配置文件查看参数。

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4.7.bin__hadoop-2.6.0/lib）并修改jar包的属组和权限，参考图1的omm:wheel 和755的属组和权限。 图1 MySQL 驱动包的属组和权限 使用MRS客户端中Hive的lib目录下（/opt/Bigdata/client/Hive/Beeline/

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”目录可通过hive.metastore.warehouse.dir参数指定。 父主题： SQL和DataFrame

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”目录可通过hive.metastore.warehouse.dir参数指定。 父主题： SQL和DataFrame

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(partition_spec)] 描述 用于展示表或分区的详细信息。 可以使用规则运算表达式来同时匹配多个表，但不可用于匹配分区。 展示的信息将包括表的基本信息和相关的文件系统信息，其中文件系统信息包括总文件数、总文件大小、最大文件长度、最小文件长度、最后访问时间以及最后更新时间。如果指定了分区，将给

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(partition_spec)] 描述 用于展示表或分区的详细信息。 可以使用规则运算表达式来同时匹配多个表，但不可用于匹配分区。 展示的信息将包括表的基本信息和相关的文件系统信息，其中文件系统信息包括总文件数、总文件大小、最大文件长度、最小文件长度、最后访问时间以及最后更新时间。如果指定了分区，将给

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调测Hive HCatalog样例程序 Hive HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中

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keytab=conf/hive.keytab"; 以上已经经过安全认证，所以Hive数据库的用户名和密码为null或者空。 如下： // 建立连接 connection = DriverManager.getConnection(url, "", ""); 执行HQL 执行HQL，注意HQL不能以";"结尾。

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调测Hive HCatalog样例程序 Hive HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中

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创建用户，登录Manager页面，选择“系统 > 权限 > 用户”，单击“添加用户”，创建用户test（实际运行用户）和test1（代理用户）用户，用户组选择hadoop、hive和supergroup，主组选择hadoop。 在spark-beeline中使用代理用户提交Spark任务 修改JD BCS erver实例配置。

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ts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 在IntelliJ IDEA主界面右侧，单击“Maven Projects”，在“Maven Projects”界面执行“项目名称 > Lifecycle”目录下的“clean”和“compile”脚本。

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ts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 在IntelliJ IDEA主界面右侧，单击“Maven Projects”，在“Maven Projects”界面执行“项目名称 > Lifecycle”目录下的“clean”和“compile”脚本。

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数值为实际连接的实例，以连接Hive为例，修改为：kerberos_service_name="hive"。 krbhost：参数值为“hadoop.实际 域名 ”，实际域名可登录 FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域” 查看。 执

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ericStatsEvaluator.init. 解决方案：set hive.map.aggr=false; Hive SQL设置hive.auto.convert.join = true（默认开启）和hive.optimize.skewjoin=true执行报错：ClassCastException

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org.apache.hive.jdbc.HiveConnection.openTransport(HiveConnection.java:260) at org.apache.hive.jdbc.HiveConnection.createClient(HiveConnection

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配置Hive列加密功能 操作场景 Hive支持对表的某一列或者多列进行加密；在创建Hive表时，可以指定要加密的列和加密算法。当使用insert语句向表中插入数据时，即可实现将对应列加密。列加密只支持存储在HDFS上的TextFile和SequenceFile文件格式的表。Hive列加密不支持视图以及Hive

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afka、KafkaManager和Storm组件。MRS 1.8.3以前版本支持Hadoop、Spark、HBase、Hive、Hue、Loader、Flume、Kafka和Storm组件 父主题： 数据结构

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Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域” 查看；主机名为hadoop，服务名为hive。 conf = {"krb_host":"hadoop.<系统域名>", "krb_service":"hive"} 创建连接，执行HQL，样例代码中仅执行查询所有表功能，可根

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Apache Hive 查看HiveServer日志（/var/log/Bigdata/hive/hiveserver/hive.log）报over max connections错误： 2018-05-03 04:31:56,728 | WARN | HiveServer2-Handler-Pool:

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Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFi

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