Hive分区修剪的谓词下推增强 配置场景 在旧版本中，对Hive表的分区修剪的谓词下推，只支持列名与整数或者字符串的比较表达式的下推，在2.3版本中，增加了对null、in、and、or表达式的下推支持。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 >

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Hive分区修剪的谓词下推增强 配置场景 在旧版本中，对Hive表的分区修剪的谓词下推，只支持列名与整数或者字符串的比较表达式的下推，在2.3版本中，增加了对null、in、and、or表达式的下推支持。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 >

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Hive分区数过多导致删除表失败 问题现象 Hive创建的二级分区表有两万多个分区，导致用户在执行truncate table ${TableName},drop table ${TableName}时失败。 原因分析 删除文件操作是单线程串行执行的，Hive分区数过多导致在元数

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MRS Hive是否支持分区？ MRS Hive支持分区。 在输入Mapping信息时，可以参考下面格式： { "partion_col":{ "origin_col": "源表分区字段名", "target_col": "目标分区字段名" }, "col_seq":{ "index_0":"源表字段1"

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from '/tmp/export'; 导出表/分区数据时，存放表/分区数据的HDFS路径需提前创建，且该目录为空，否则导出失败。 导出分区时，导出的表必须为分区表，且不支持导出同一个分区字段的多个分区值的数据；导入到表中分区时导入的表必须是分区表。 导入数据时需注意： 使用import

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支持Hive动态分区覆盖语义 配置场景 在旧版本中，使用insert overwrite语法覆写分区表时，只支持对指定的分区表达式进行匹配，未指定表达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中，增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持，此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。

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配置Hive表分区动态覆盖 配置场景 在旧版本中，使用insert overwrite语法覆写分区表时，只支持对指定的分区表达式进行匹配，未指定表达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中，增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持，此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。

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Hive支持分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，移动的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表，这一过程称为分区数据解冻。

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Hive支持分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，移动的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表，这一过程称为分区数据解冻。

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select * from hive_catalog.DB.test_table; 元数据缓存设置 创建Catalog时可以采用参数file.meta.cache.ttl-second来设置Hive分区文件缓存自动失效时间，也可以将该值设置为0来禁用分区文件缓存，时间单位为：秒。示例如下：

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datasource.hive_sync.partition_fields 用于决定hive分区列。 "" hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class 用于提取hudi分区列值，将其转换成hive分区列。 org.apache

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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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下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区很多时，会有很多HDFS子目录，如果不依赖工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事

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下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区很多时，会有很多HDFS子目录，如果不依赖工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事

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下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区很多时，会有很多HDFS子目录，如果不依赖工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的OID列。 示例：t1_hash为一个一级分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区很多时，会有很多HDFS子目录，如果不依赖工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事

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Hive分区表支持OBS和HDFS存储源 操作场景 存算分离场景下，Hive分区表支持不同的分区分别指定不同的存储源，可以指定一个分区表中不同分区的存储源为OBS或者HDFS。 本特性仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。此章节仅说明分区表指定存储源的能力，关于Hive如何在存算

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的oid列。 示例1：t1_hash为一个一级分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的oid列。 示例1：t1_hash为一个分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的OID列。 示例：t1_hash为一个分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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