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）。

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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

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Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Java） 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

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import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建SparkSession会话。 创建SparkSession会话时需要指定Spark参数："spark.sql.session.state.builder"、"spark.sql.catalog.class"和"spark

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Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） 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

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Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） 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

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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

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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${table_name}， 同步Hive后hive表中多出两张表分别为${

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est $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf 运行Scala样例代码： java -cp $SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/hive/*:$SP

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HBase样例程序 在示例程序“SparkHivetoHbase”中，通过使用Spark调用Hive接口来操作Hive表，然后根据key值去HBase表获取相应记录，把两者数据做操作后，更新到HBase表。 关键代码片段如下： ... public class SparkHivetoHbase {

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为什么在启动spark-beeline的命令中指定“--hivevar”选项无效 问题 为什么在启动spark-beeline的命令中指定“--hivevar”选项无效？ 在 MRS 集群启动spark-beeline的命令中如果使用了“--hivevar <VAR_NAME>=<v

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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）

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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）

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磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 用户问题 磁盘容量不足产生致命告警，Spark、Hive和Yarn服务不可用。 问题现象 用户创建的集群显示磁盘容量不足，产生致命告警，导致Spark、Hive和Yarn服务不可用。 原因分析 由于集群磁盘容量不足，会影响

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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

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配置Yarn大作业扫描 Yarn大作业扫描功能主要用于监控Hive、HetuEngine、Spark等作业的本地临时文件（例如shuffle文件是否过大）、监控Hive、HetuEngine、Spark的关键HDFS目录（不支持OBS）是否过大。对于占用存储资源（本地磁盘或者关键HDFS目录）过大的作业上报事件。

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是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。

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Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。

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thonExample/SparkHivetoHbase-1.0.jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample.py 父主题： Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序

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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，重新下载并安装Spark/Spark2x客户端。 否，操作结束。 父主题： Hive企业级能力增强

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es 根据Spark、Hive版本下载对应客户端（如Spark3.1.1，对应Hive版本为2.3.7，则下载hive-exec-2.3.7-core.jar、hive-common-2.3.7.jar） 方式二：本地编译Hive相关jar包 如果对接的环境为Spark 3.1.1，则需使用Hive

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