nator和Worker都生效。 系统默认设置Coordinator访问hive metastore时的最大连接数为50，最大空闲连接数为8，最小空闲连接数为0，Worker访问hive metastore时的最大连接数为20，最大空闲和最小空闲连接数为0。 hive.max-p

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Hive连接 介绍 通过Hive连接，可以对 MRS 的Hive数据源进行抽取、加载数据。 连接样例 本示例为连接样例消息体。在实际使用中，AK（accessKey）和SK（securityKey）建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 { "links":

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Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题： Connector列表

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Hive Hive基本原理 Hive CBO原理介绍 Hive与其他组件的关系 Hive开源增强特性 父主题： 组件介绍

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WebUI的权限。可以创建一个“人机”用户（例如hueuser），并加入“hive”、“hadoop”、“supergroup”用户组和“System_administrator”角色，主组为“hive”。 处理步骤 登录 FusionInsight Manager。 选择“系统

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Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域” 查看；主机名为hadoop，服务名为hive。 conf = {"krb_host":"hadoop.<系统 域名 >", "krb_service":"hive"} 创建连接，执行HQL，样例代码中仅执行查询所有表功能，可根

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Server建议使用的版本：2005以上。 金仓和 GaussDB 数据源可通过PostgreSQL连接器进行连接，支持的迁移作业的源端、目的端情况与PostgreSQL数据源一致。 云数据库 SQL Server 数据仓库 ：数据仓库服务（DWS）， 数据湖探索 （ DLI ） Hadoop：MRS HDFS，MRS

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Hive任务失败，报没有HDFS目录的权限 问题背景与现象 Hive任务报错，提示执行用户没有HDFS目录权限： 2019-04-09 17:49:19,845 | ERROR | HiveServer2-Background-Pool: Thread-3160445 | Job

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Server建议使用的版本：2005以上。 金仓和GaussDB数据源可通过PostgreSQL连接器进行连接，支持的迁移作业的源端、目的端情况与PostgreSQL数据源一致。 云数据库 SQL Server 数据仓库：数据仓库服务（DWS）， 数据湖 探索（DLI） Hadoop：MRS HDFS，MRS

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Server建议使用的版本：2005以上。 金仓和GaussDB数据源可通过PostgreSQL连接器进行连接，支持的迁移作业的源端、目的端情况与PostgreSQL数据源一致。 云数据库 SQL Server 数据仓库：数据仓库服务（DWS），数据湖探索（DLI） Hadoop：MRS HDFS，MRS

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创建LakeFormation接入客户端，并与Hive在相同的虚拟私有云、子网下，详细操作请参考管理接入客户端。 准备开发环境，详细操作请参考准备开发程序环境中“准备开发环境”部分，其中“安装和配置IntelliJ IDEA”为可选。 准备LakeFormation客户端。 方式一：下载客户端发行版

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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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数值为实际连接的实例，以连接Hive为例，修改为：kerberos_service_name="hive"。 krbhost：参数值为“hadoop.实际域名”，实际域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域” 查看。 执

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实例”查看。 “hiveserver2_zk”为3中参数“hive.server2.zookeeper.namespace”设置的具体设定值。 系统域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数获取。 “hive/hadoop

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。

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spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令，并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统，上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。

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客户端安装目录 source bigdata_env kinit Hive业务用户（如果集群未开启Kerberos认证，请跳过该操作） 执行以下命令登录Hive客户端。 beeline 创建表时指定inputFormat和outputFormat： CREATE [TEMPORARY]

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16:37:19,297 | ERROR | HiveServer2-Background-Pool: Thread-79 | /var/log/Bigdata/hive/hiveserver/hive.log | org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState$LogHelper

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al=impala/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM;user.principal=impala/hadoop.hadoop.com;user.keytab=conf/impala.keytab"; 以上已经经过安全认证，所以用户名和密码为null或者空。

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实际域名。实际域名可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域” 查看。 先使用kinit命令获取kerberos认证的缓存。 使用准备MRS应用开发用户章节中创建的开发用户执行以下命令运行客户端程序： kinit -kt keytab的存储路径 username

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开发和部署对接HetuEngine的Hive UDF 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用Hive UDF的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本，需要基于JDK17.0.4及以上版本开发。本章节以MRS 3.3

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