可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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如果版本不匹配，请参考单产品升级指导书完成版本升级。 操作步骤 笔记本终端连接AP。 有线连接方式：使用网线将笔记本的网口连接到AP的任意网口，将笔记本的IP地址配置为与AP默认的IP地址在同一网段，对于缺省配置的AP，必须将笔记本配置为169.254.1.x/24网段（169.254.1

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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。 表1 Hive日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志 /hiveserver/hiveserver.out HiveServer运行环境信息日志 /hiveserver/hive.log HiveServer进程的运行日志 /hiveserver/hive-omm-<日期>-<PID>-gc

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Hive故障排除 如何对insert overwrite自读自写场景进行优化 Hive SQL运行变慢阶段如何排查 父主题： 使用Hive

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创建Hive角色 操作场景 该任务指导 MRS 集群管理员在Manager创建并设置Hive的角色。Hive角色可设置Hive管理员权限以及Hive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中对自己创建的数据库或表拥有

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。 表1 Hive日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志 /hiveserver/hiveserver.out HiveServer运行环境信息日志 /hiveserver/hive.log HiveServer进程的运行日志 /hiveserver/hive-omm-<日期>-<PID>-gc

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开发Hive应用 Hive样例程序开发思路 创建Hive表 加载Hive数据 查询Hive数据 分析Hive数据 开发Hive用户自定义函数 父主题： Hive开发指南

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加载文件到Hive的需求，但是当指定“LOCAL”时，这里的路径指的是当前连接的“HiveServer”的本地文件系统的路径，同时由于当前的“HiveServer”是集群式部署的，客户端在连接时是随机连接所有“HiveServer”中的一个，需要注意当前连接的“HiveServe

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开发Hive应用 Hive JDBC访问样例程序 HCatalog访问Hive样例程序 基于Python的Hive样例程序 基于Python3的Hive样例程序 父主题： Hive开发指南（安全模式）

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开发Hive应用 Hive JDBC访问样例程序 HCatalog访问Hive样例程序 基于Python的Hive样例程序 基于Python3的Hive样例程序 父主题： Hive开发指南（普通模式）

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] } 参数说明 参数 是否必选 类型 说明 fromJobConfig.hive 否 String 待抽取数据的数据源，作业源端为Hive时，这里为“hive”。 fromJobConfig.database 否 String 待抽取数据的数据库，例如“default”。

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及作为读写现有Hive元数据的接口。 Flink 的Hive 文档提供了有关设置 HiveCatalog以及访问现有 Hive 元数据的详细信息。详情参考：Apache Flink Hive Catalog HiveCatalog可以用来处理两种类型的表：Hive兼容表和通用表。

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数据类型的使用，请参考Format章节。 Hive 方言支持的 DDL 语句，Flink 1.15 当前仅支持使用Hive语法创建OBS表和使用hive语法的 DLI Lakehouse表。 使用Hive语法创建OBS表 defalut方言： with 属性中需要设置hive.is-external为true。

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合性能表现比SequenceFile更优。 set hive.exec.compress.output=true; set hive.exec.compress.intermediate=true; set hive.intermediate.compression.codec=org

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查询Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Hive自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见开发Hive用户自定义函数。

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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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开发Hive应用 Hive JDBC访问样例程序 HCatalog访问Hive样例程序 Python访问Hive样例程序 Python3访问Hive样例程序 父主题： Hive开发指南（普通模式）

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