SQL优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select sum(l_extendedprice*

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SQL优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select sum(l_extendedprice*

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Hive SQL 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 扩展语法

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Hive SQL 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 扩展语法

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Hive SQL 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。 FusionInsight系统提供的扩展Hive语句如表1所示。

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Hive SQL 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。 FusionInsight系统提供的扩展Hive语句如表1所示。

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Hive SQL 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 扩展语法

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Hive SQL 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 扩展语法

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使用Hive CBO优化查询 操作场景 在Hive中执行多表Join时，Hive支持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。

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使用Hive CBO优化查询 操作场景 在Hive中执行多表Join时，Hive支持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。

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MRS Hive SQL 功能 通过MRS Hive SQL节点执行数据开发模块中预先定义的Hive SQL脚本。 MRS Hive SQL节点的具体使用教程，请参见开发一个Hive SQL作业。 MRS Hive SQL节点不支持Hive的事务表。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS

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首先在Spark的配置文件“hive-site.xml”中，查看Hive的数据库路径的配置，默认为“/user/hive/warehouse”。Spark服务多实例默认数据库路径为“/user/hive/warehouse”，例如“/user/hive1/warehouse”。 <property>

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文件“hive-site.xml”中，查看Hive的数据库路径的配置，默认为“/user/hive/warehouse”。 <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/user/hive/warehouse</value>

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首先在Spark的配置文件“hive-site.xml”中，查看Hive的数据库路径的配置，默认为“/user/hive/warehouse”。Spark服务多实例默认数据库路径为“/user/hive/warehouse”，例如“/user/hive1/warehouse”。 <property>

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Manager，选择“集群 > SQL防御”，打开SQL防御页面。 参考添加SQL防御规则添加针对Hive的SQL防御规则。 Hive SQL引擎支持的各类型SQL防御规则可参考MRS SQL防御规则。 例如添加一条规则ID为“static_0001”，SQL语句中count dist

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如何进行SQL优化 尽量避免使用LEFT JOIN或RIGHT JOIN，建议使用INNER。 在使用LEFT或RIGHT JOIN时，ON会优先执行，WHERE条件在最后执行，所以在使用过程中，条件尽可能在ON语句中判断，减少WHERE的执行。 尽量少用子查询，改用JOIN，避免大表全表扫描。

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运行HiveSql作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果。本章节教您在MRS集群页面如何提交一个新的HiveSql作业。HiveSql作业用于提交SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句涉及敏感信息，请使用Script提交。

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Hive同步数据报错SQLException 问题 Hive同步数据时报错： Caused by: java.sql.SQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code

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Hive同步数据报错SQLException 问题 Hive同步数据时报错： Caused by: java.sql.SQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code

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然后进入到作业开发页面，拖动MRS Hive SQL节点到画布中并单击，配置节点的属性。 图3 配置MRS Hive SQL节点属性 关键属性说明： SQL脚本：关联开发Hive SQL脚本中开发完成的Hive SQL脚本“hive_sql”。 数据连接：默认选择SQL脚本“hive_sql”中设置的数据连接，支持修改。

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是否启用Metastore分区管理（包括数据源表和转换的Hive表）。 true：启用Metastore分区管理，即数据源表存储分区在Hive中，并在查询语句中使用Metastore修剪分区。 false：不启用Metastore分区管理。 true spark.sql.hive.metastorePartitionPruning

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