可实现使用Python3对接Hive并提交数据分析任务，相关样例介绍请参见基于Python3的Hive样例程序。 父主题： Hive应用开发概述

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准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用JDBC/Python/Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。

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准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用JDBC/Python/Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。

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快速开发Hive JDBC应用 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HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL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。 Hive主要特点如下：

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自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 MRS 对外提供了基于Hive组件的应用开发样例工程，本实践用于指导您创建MRS集群后，获取并导

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导入上述环境变量前需确认当前引入的jar包是否存在，具体的版本号可从客户端Hive的lib目录下获取。 运行前准备。 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行此命令。当前用户为准备Hive应用开发用户时增加的开发用户。 人机用户：kinit

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Delete table success! 父主题： 调测Hive应用

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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的库表信息，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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0m”配置项。 查看结果。 查看样例代码中的HiveQL所查询出的结果，运行成功结果会有如下信息。 JDBC客户端运行及结果查看。 Create table success! _c0 0 Delete table success! 父主题： 调测Hive应用

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本地文件系统中是否存在需要加载的文件。在无法确定当前连接的是哪一个“HiveServer”的情况下建议在所有的“HiveServer”对应路径下放置相应文件，并注意文件的权限是否正确。 父主题： 开发Hive应用

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配置Hive JDBC接口访问Hive安全认证 在开启了Kerberos认证的集群中，客户端连接组件之前需要进行安全认证，以确保通信的安全性，Hive应用开发需要进行ZooKeeper和Kerberos安全认证。 JDBC样例工程包含安全认证代码，支持在Windows与Linux

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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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Hive开发指南 Hive应用开发概述 准备Hive应用开发环境 开发Hive应用 调测Hive应用 Hive应用开发常见问题

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codec=org.apache.hadoop.io.encryption.arc4.ARC4Codec; 自定义函数，具体内容请参见开发Hive用户自定义函数。 父主题： 开发Hive应用

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table_name partition(dt date) set location "obs://OBS桶2/桶下文件夹"; 父主题： 开发Hive应用

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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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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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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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