MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    hive建表 更多内容
  • 支持的数据类型

    DWS)可通过只写外将数据导出存储为ORC文件格式,使用HIVE读取ORC文件内容,相互之间也需要类型匹配,匹配状况如2所示: 1 ORC格式的只读外HIVE数据类型匹配关系 类型名称 GaussDB (DWS)外支持类型 HIVE建表类型 1字节整数 TINYINT(不推荐)

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  • 配置具备表select权限的用户可查看表结构

    配置具备select权限的用户可查看结构 操作场景 此功能在 MRS 3.x及后续版本适用于Hive,Spark2x。 开启此功能后,使用Hive建表时,其他用户被授予select权限后,可通过show create table查看结构。 操作步骤 进入Hive服务配置页面: MRS

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  • 配置Hive读取Hudi表

    查询Hudi表对应的Hive外部 操作前提 使用Hive对Hudi进行增量查询前,需要设置1的3个参数,这3个参数是级别的参数,每个Hudi源都对应3个参数,其中hudisourcetablename代Hudi源名(注意不是Hive外部名),需根据实际情况进行修改。 登录Hive

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  • SparkSQL建表时的目录权限

    Spark SQL底层调用的是Hive的接口,其时会在“/user/hive/warehouse”目录下新建一个以名命名的目录,因此要求用户具备“/user/hive/warehouse”目录的读写、执行权限或具有Hive的group权限。 “/user/hive/warehouse”目录可通过hive

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  • SparkSQL建表时的目录权限

    Spark SQL底层调用的是Hive的接口,其时会在“/user/hive/warehouse”目录下新建一个以名命名的目录,因此要求用户具备“/user/hive/warehouse”目录的读写、执行权限或具有Hive的group权限。 “/user/hive/warehouse”目录可通过hive

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  • 加载数据到Hive表中

    如果加载数据语句中有关键字OVERWRITE,示加载的数据会覆盖中原有的数据,否则加载的数据会追加到中。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/hive_examples_data/目录下将employee_info.txt加载进employees_info中. ---- 用新数据覆盖原有数据

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  • 加载数据到Hive表中

    如果加载数据语句中有关键字LOCAL,明从本地加载数据,除要求对相应的UPDATE权限外,还要求该数据在当前连接的HiveServer节点上,加载用户对数据路径“PATH”具有读权限,且以omm用户能够访问该数据文件。 如果加载数据语句中有关键字OVERWRITE,示加载的数据会覆盖中原有的数据,否则加载的数据会追加到表中。

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  • 配置Hive表分区动态覆盖

    配置Hive分区动态覆盖 配置场景 在旧版本中,使用insert overwrite语法覆写分区时,只支持对指定的分区达式进行匹配,未指定达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中,增加了对未指定达式的分区动态匹配的支持,此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。

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  • Hive表支持级联授权功能

    权功能缺陷,可以在Ranger上实现对存算分离的授权鉴权。Hive的级联授权功能主要体现为: 开启Ranger级联授权后,Ranger中创建策略对授权时,只需创建Hive策略,无需对存储源进行二次授权。 针对已授权的库/,当存储源发生变动时,周期同步关联新存储源HDFS/OBS,生成对应权限。

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  • 为什么创建Hive表失败?

    为什么创建Hive失败? 问题 为什么创建Hive失败? 回答 当源或子查询具有大数据量的Partition时,创建Hive失败。执行查询需要很多的task,此时输出的文件数就会很多,从而导致driver OOM。 可以在创建Hive的语句中增加distribute b

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  • 使用HDFS Colocation存储Hive表

    设置文件分布的locator信息,当使用insert语句向该中插入数据时会将该的数据文件存放在相同的存储节点上(不支持其他数据导入方式),从而使后续的多关联的数据计算更加方便和高效。格式只支持TextFile和RCFile。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 操作步骤

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    le,JsonFile,Parquet,Squence, CS V。 ZSTD压缩格式的方式如下: ORC存储格式时可指定TBLPROPERTIES("orc.compress"="zstd"): create table tab_1(...) stored as orc TBLPROPERTIES("orc

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  • Hive

    Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore,或者兼容Hive Metastore的元数据服务,Doris可以自动获取Hive的库信息,并进行数据查询。 除了Hive外,很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    sonFile,Parquet,Squence,CSV。 本特性仅适用于MRS 3.1.2及之后版本。 ZSTD压缩格式的方式如下: ORC存储格式时可指定TBLPROPERTIES("orc.compress"="zstd"): create table tab_1(.

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  • 加载数据到Hive表中

    保留原有数据,将新数据追加到中 LOAD DATA INPATH '/user/hive_examples_data/employee_info.txt' INTO TABLE employees_info; 加载数据的实质是将数据复制到HDFS上指定的目录下。 样例数据 employees_info的数据如下:

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  • Load数据到Hive表失败

    Load数据到Hive失败 问题背景与现象 用户在建成功后,通过Load命令往此导入数据,但导入操作中遇到如下问题: ....... > LOAD DATA INPATH '/user/tester1/hive-data/data.txt' INTO TABLE employees_info;

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  • 使用HDFS Colocation存储Hive表

    设置文件分布的locator信息,当使用insert语句向该中插入数据时会将该的数据文件存放在相同的存储节点上(不支持其他数据导入方式),从而使后续的多关联的数据计算更加方便和高效。格式只支持TextFile和RCFile。 操作步骤 使用客户端安装用户登录客户端所在节点。

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  • 导入导出Hive表/分区数据

    导出分区时,导出的必须为分区,且不支持导出同一个分区字段的多个分区值的数据;导入到中分区时导入的必须是分区。 导入数据时需注意: 使用import from '/tmp/export';命令导入是没有指定名的场景,该场景导入的数据会保存到与源名相同的路径下,需注意以下两点:

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  • 配置Hive表分区动态覆盖

    配置Hive分区动态覆盖 配置场景 在旧版本中,使用insert overwrite语法覆写分区时,只支持对指定的分区达式进行匹配,未指定达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中,增加了对未指定达式的分区动态匹配的支持,此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。

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  • 为什么创建Hive表失败?

    为什么创建Hive失败? 问题 为什么创建Hive失败? 回答 当源或子查询具有大数据量的Partition时,创建Hive失败。执行查询需要很多的task,此时输出的文件数就会很多,从而导致driver OOM。 可以在创建Hive的语句中增加distribute b

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  • Hive

    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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