MRS 组件jar包版本与集群对应关系说明 MRS 3.1.5 表1 MRS 3.1.5版本集群jar版本 组件 组件版本 jar版本 Flink 1.12.2 1.12.2-hw-ei-315008 Hive 3.1.0 3.1.0-hw-ei- 315008 Tez 0.9.2

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使用集群配置为否时，是必选项。 如果Hadoop配置文件使用主机名，需要配置IP与主机的映射。格式：IP与主机名之间使用空格分隔，多对映射使用分号或回车换行分隔。 KMS密钥 否 使用集群配置为是时，是必选项。 通过KMS加解密数据源认证信息，选择KMS中的任一默认密钥或自定义密钥即可。 说明： 第一次通过DataArts

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ion org.apache.hadoop.hive.ql.plan.ConditionalWork cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.plan.MapredWork. 解决方案：set hive.optimize.skewjoin=false;

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于MRS Hadoop安装目下（例如“/opt/Bigdata/ FusionInsight _HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib”）自带了PgSQL驱动包“gsjdbc4-*.jar”，与开源PgSQL服务不兼容导致报错。

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obsSupport 是 Boolean 需服务端支持OBS存储。在创建Hive表时，您可以指定将表存储在OBS中。 linkConfig.runMode 是 枚举 “HIVE_3_X”版本支持该参数。支持以下模式： EMBEDDED：连接实例与 CDM 运行在一起，该模式性能较好。 STANDALON

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LDAP服务用户所在的Base DN。 - hive.server2.authentication.ldap.password 约束与限制中创建的与LDAP中同名的用户密码，即HiveServer健康检查所使用的用户对应的密码。 - hive.server2.authentication

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= readHBase(); // 2. 读取Hive数据 String hiveData = readHive(name); // Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new

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InputFormat:org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat OutputFormat:org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat

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Hive SQL扩展语法说明 Hive SQL支持Hive-3.1.0版本中的所有特性，详情请参见https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/languagemanual。 MRS系统提供的扩展Hive语句如表1所示。 表1 扩展Hive语句

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DFS/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/Bigdata/client/HDFS/hadoop export HIVE_HOME=/opt/Bigdata/MRS_1.9.X/install/FusionInsight-Hive-3.1.0/hive(请按照实际路径填写)

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资源管理系统，它是一个通用的资源模块，可以为各类应用程序进行资源管理和调度。 DBService 高可用性的关系型数据库存储系统，提供元数据的备份与恢复功能。 父主题： HetuEngine

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数据复制 根据源集群与目标集群分别所处的区域及网络连通性，可分为以下几种数据复制场景。 同Region 当源集群与目标集群处于同一Region时，根据打通数据传输通道进行网络配置，打通网络传输通道。使用Distcp工具执行如下命令将源集群的HDFS、HBase、Hive数据文件以及Hive元数据备份文件复制至目的集群。

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参数名称 值 hadoop.proxyuser.test.hosts * hadoop.proxyuser.test.groups * 修改Hive实例配置，登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置 > Hive（服务）

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client”为例）： export HADOOP_HOME=/opt/client/HDFS/hadoop export HIVE_HOME=/opt/client/Hive/Beeline export HCAT_HOME=$HIVE_HOME/../HCatalog export

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单击“添加角色”，然后“角色名称”和“描述”输入角色名字与描述。 设置角色“配置资源权限”请参见表1。 “Hive管理员权限”：Hive管理员权限。 “Hive读写权限”：Hive数据表管理权限，可设置与管理已创建的表的数据操作权限。 Hive角色管理支持授予Hive管理员权限、访问表和视图的权限，不支持数据库的授权。

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apache.hadoop.hive.serde2. SMS 4Rewriter) 将原始数据从普通Hive表导入到Hive列加密表后，在不影响其他业务情况下，建议删除普通Hive表上原始数据，因为保留一张未加密的表存在安全风险。 操作步骤 在创建表时指定相应的加密列和加密算法： create table<[db_name

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Hive SQL扩展语法说明 Hive SQL支持Hive-3.1.0版本中的所有特性，详情请参见https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/languagemanual。 系统提供的扩展Hive语句如表1所示。 表1 扩展Hive语句

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自定义函数。 在启用了安全服务的集群中执行如下操作，需要对涉及的表具有与操作对应的权限。 样例代码 -- 查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式. SELECT a.name, b.tel_phone, b.email FROM employees_info a JOIN

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主要包括HiveMetaStore访问时间，访问次数，连接并发数。 MapReduce/Spark：以该组件进行执行时，MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能，如每个任务的大小，任务与资源分配均匀度，任务拆分合理度等。 HDFS：最底层的IO读也是性能

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客户端访问HDFS的RPC通道。 HDFS中各模块间的RPC通道，如DataNode与NameNode间的RPC通道。 客户端访问Yarn的RPC通道。 NodeManager和ResourceManager间的RPC通道。 Spark访问Yarn，Spark访问HDFS的RPC通道。 Ma

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无关性，当导入JSON格式数据时，需要通过字段名与name的自动对应来确定字段与value的对应关系。用户需要定义恰当的字段名，否则可能导致导入结果不符合预期。字段名与name的自动对应规则如下： 无嵌套无数组的情况下，字段名应当与name一致，不区分大小写。 字段名使用‘_’字符拼接两个name，标识嵌套关系。

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