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数据类型 更多内容
  • 使用Hive

    MRS Hive连接ZooKeeper时报错“ConnectionLoss for hiveserver2” Hive执行insert into语句报错 增加Hive表字段超时 重启Hive服务失败 Hive分区数过多导致删除表失败 Hive执行msck repair table命令时报错

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  • HIVE优化

    HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力,主要参考标准的SQL,Hive进行了部分的修改,形成了自己的特有的SQL语法HQL(Hive SQL),更加适合于Hadoop的分布式体系,该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入

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  • 使用Hive

    使用Hive Hive用户权限管理 Hive客户端使用实践 快速使用Hive进行数据分析 Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据库数据 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法参考 Hive常见问题

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  • Hive输入

    Hive输入 概述 “Hive输入”算子,将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入:Hive表列 输出:字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名

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  • CLEANARCHIVE

    Hudi表的存储路径。 hoodie.archive.file.cleaner.policy 清理归档文件的策略:目前仅支持KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE和KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS两种策略,默认策略为KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS。

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  • Hive on HBase

    Hive on HBase 配置跨集群互信下Hive on HBase 删除Hive on HBase表中的单行记录 父主题: 使用Hive

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  • Hive方言

    Hive方言 简介 从Flink 1.11.0 开始,在使用Hive方言时,Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性,改善与Hive的互操作性,并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考:Apache Flink

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  • Hive连接

    径,您也可以联系管理员获取此文件。使用集群配置前需在集群配置管理中配置此参数。 linkConfig.hiveVersion 是 枚举 Hive版本: HIVE_1_X HIVE_3_X linkConfig.user 否 String 登录Manager平台的用户名,使用集群配置时不用配置

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  • Hive同步

    Hive同步 Hive同步数据报错SQLException Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException Hive同步数据报错SemanticException 父主题: Hudi常见问题

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  • MRS Hive

    MRS Hive 获取MRS Hive配置文件方法如下: 获取“krb5.conf”和“user.keytab”文件。 参考下载用户认证文件,在MRS Manager下载用户认证文件,解压后得到“krb5.conf”和 “user.keytab”文件。 获取“hiveclient

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  • Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException

    Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错: com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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  • Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException

    Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错: com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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  • 变更源数据类型

    单击需要查看的通道名称。进入所选通道的管理页面。 单击“源数据类型”后的,从下拉框中选择对应的源数据类型,可修改创建通道时已设置的源数据类型。或者选择待修改源数据类型通道对应的操作列,选择“更多 > 变更源数据类型”,弹出变更源数据类型对话框,修改创建通道时已设置的源数据类型。 “源数据类型”为“BLOB”、“JS

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  • 数据类型映射关系

    数据类型映射关系 由于异构数据库之间的数据类型不是一一对应的,所以 数据复制服务 在进行迁移或同步时,会根据两种不同的数据库类型进行对应的数据类型映射。 本章节根据不同的数据库引擎,提供对应的数据库映射关系列表,方便您在进行数据库迁移或同步的时候参考。 MySQL->PostgreSQL

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  • 修改列数据类型

    修改列数据类型 概述 修改数据集相应列的数据类型。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 column_type_map_str

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  • 访问特殊数据类型

    访问特殊数据类型 ecpg支持numeric、decimal、date、timestamp和interval数据类型。由于这些数据类型的内部结构较为复杂,无法被映射到初级数据类型的宿主变量,因此应用程序通过声明特殊类型的宿主变量以及使用pgtypes库中的函数处理这些特殊类型。p

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  • 支持的数据类型

    支持的数据类型 配置字段映射时,数据源支持的数据类型请参见表1,以确保数据完整导入到目的端。 表1 支持的数据类型 数据连接类型 数据类型说明 MySQL 请参见MySQL数据库迁移时支持的数据类型。 SQL Server 请参见SQL Server数据库迁移时支持的数据类型。 Oracle

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  • HetuEngine数据类型说明

    values(ARRAY['HetuEngine','Hive','Mppdb']); --查询数据 select * from array_tb; -- [HetuEngine, Hive, Mppdb] MAP 键值对数据类型。 示例:MAP(ARRAY['foo', 'bar']、ARRAY[1

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  • 数据类型比较规则

    数据类型比较规则 数据类型比较(排序)规则是指相同数据类型的值之间发生比较(排序)时遵循的比较(排序)规则。 表1 比较规则 序号 Oracle数据库 GaussDB数据库 差异 1 Numeric值 支持 - 2 日期时间值 支持 - 3 二进制值 支持 - 4 字符值 支持,有差异

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  • 数据类型转换说明

    数据类型转换说明 MySQL To GaussDB 数据类型转换说明 Oracle To GaussDB数据类型转换说明 PostgreSQL To GaussDB 数据类型转换说明 Microsoft SQL Server To GaussDB配置项使用说明 父主题: 对象迁移

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  • 访问特殊数据类型

    访问特殊数据类型 ecpg支持numeric、decimal、date、timestamp和interval数据类型。由于这些数据类型的内部结构较为复杂,无法被映射到初级数据类型的宿主变量,因此应用程序通过声明特殊类型的宿主变量以及使用pgtypes库中的函数处理这些特殊类型。p

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