Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python）

查看更多 →

Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Python）

查看更多 →

C数据，默认为hive。 hive [hive,native] 使用SparkSQL内置的矢量化方式读取ORC数据需要满足下面的条件： spark.sql.orc.enableVectorizedReader : true，默认是true，一般不做修改。 spark.sql.codegen

查看更多 →

C数据，默认为hive。 hive [hive,native] 使用SparkSQL内置的矢量化方式读取ORC数据需要满足下面的条件： spark.sql.orc.enableVectorizedReader : true，默认是true，一般不做修改。 spark.sql.codegen

查看更多 →

配置SparkSQL业务用户权限 操作场景 SparkSQL业务还可能需要关联使用其他组件，例如spark on HBase需要HBase权限。以下介绍SparkSQL关联HBase服务的操作。 前提条件 完成Spark客户端的安装，例如安装目录为“/opt/client”。 获

查看更多 →

配置SparkSQL业务用户权限 操作场景 SparkSQL业务还可能需要关联使用其他组件，例如Spark on HBase需要HBase权限。以下介绍SparkSQL关联HBase服务的操作。 前提条件 完成Spark客户端的安装，例如安装目录为“/opt/client”。 获

查看更多 →

创建SparkSQL角色 操作场景 该任务指导 MRS 集群管理员在Manager创建并设置SparkSQL的角色。SparkSQL角色可设置Spark管理员权限以及数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自

查看更多 →

功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase。

查看更多 →

上传目标目录 Spark客户端目录（如“/opt/client/Spark2x/spark/conf”） hive-site.xml HDFS的“/user/developuser/myjobs/apps/spark2x”目录 hbase-site.xml Spark客户端目录（如

查看更多 →

海量元数据及权限管理，因此客户需要便捷高效的建设和管理方式。 多计算引擎共享元数据：多计算引擎共享元数据，是指客户的多种计算引擎（Hive、Spark等）均使用统一的元数据，最大化实现数据的共享，避免不必要的重复数据，更大程度释放业务数据价值。

查看更多 →

混合集群包含的组件有：Hadoop,Spark2x,HBase,Hive,Hue,Loader,Flink,Oozie,ZooKeeper,HetuEngine,Ranger,Tez,Kafka,Flume 自定义集群包含的组件有：Hadoop,Spark2x,HBase,Hive,Hue,Loader

查看更多 →

单击“保存”保存配置。单击“实例”，勾选所有Hive实例，选择“更多 > 重启实例”，输入当前用户密码，单击“确定”重启所有Hive实例。 是否需要在Spark/Spark2x客户端中启用此功能？ 是，执行5。 否，操作结束。 选择“SparkResource2x > 自定义”和“JD BCS erver2x

查看更多 →

据服务。 Hive与Spark的关系 Hive支持使用Spark作为执行引擎，当执行引擎切换为Spark后，客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理执行计划，并将执行计划转换成RDD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行

查看更多 →

参数名称 值 spark.ranger.plugin.masking.enable true 不使用Ranger鉴权，使用Hive元数据鉴权场景，如果Ranger中未完成Hive策略初始化，需要做以下操作： 开启组件Hive的“Ranger鉴权”的功能，重启Hive组件+Spark组件。

查看更多 →

功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase。

查看更多 →

--jars /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbase-1.0.jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample

查看更多 →

mor表视图 mor表同步给Hive后，会在Hive表中同步出：“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图，后缀为ro的表代表读优化视图。例如：同步给Hive的hudi表名为${table_name}， 同步Hive后hive表中多出两张表分别为${table_name}_rt

查看更多 →

mor表视图 mor表同步给Hive后，会在Hive表中同步出：“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图，后缀为ro的表代表读优化视图。例如：同步给Hive的hudi表名为${table_name}， 同步Hive后hive表中多出两张表分别为${

查看更多 →

要启动Datasource表优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions 是否启用Metastore分区管理（包括数据源表和转换的Hive表）。

查看更多 →

要启动Datasource表优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions 是否启用Metastore分区管理（包括数据源表和转换的Hive表）。

查看更多 →

提交时间超过阈值，会导致HQL运行时间变长。对于Hive On Spark作业，可能会导致作业报错。 可能原因 HiveServer GC时间过长或HDFS NameNode/Router RPC时延过高。 处理步骤 查看HiveServer GC时间是否过长。 登录 FusionInsight

查看更多 →