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配置 更多内容
  • 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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  • Hive

    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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  • 配置Hive分区元数据冷热存储

    配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻元数据库压力,将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表,这一过程称为分区数据冻结,移动的分区数据称为冷分区,未冻结的分区称为热分区,存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表,这一过程称为分区数据解冻。

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  • 导入并配置Hive样例工程

    导入并配置Hive样例工程 导入并配置Hive JDBC/HCatalog样例工程 配置Hive Python样例工程 配置Hive Python3样例工程 父主题: 准备Hive应用开发环境

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  • 导入并配置Hive样例工程

    导入并配置Hive样例工程 导入并配置Hive JDBC/HCatalog样例工程 配置Hive Python样例工程 配置Hive Python3样例工程 父主题: 准备Hive应用开发环境

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  • 导入并配置Hive样例工程

    导入并配置Hive样例工程 导入并配置Hive JDBC样例工程 导入并配置Hive HCatalog样例工程 导入并配置SpringBoot样例工程 配置Hive Python样例工程 配置Hive Python3样例工程 父主题: 准备Hive应用开发环境

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  • 配置Doris对接Hive数据源

    配置Doris对接Hive数据源 通过连接Hive Metastore,或者兼容Hive Metatore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Hive外,很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。通过Hive Catalo

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  • 导入并配置Hive样例工程

    导入并配置Hive样例工程 导入并配置Hive JDBC样例工程 导入并配置Hive HCatalog样例工程 导入并配置SpringBoot样例工程 配置Hive Python样例工程 配置Hive Python3样例工程 父主题: 准备Hive应用开发环境

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  • 配置Hive元数据存储至RDS

    若“数据连接”页面没有关联连接,单击“配置数据连接”进行增加。 一种模块类型只能配置一个数据连接,如在Hive元数据上配置了数据连接后,不能再配置其他的数据连接。当没有可用的模块类型时,“配置数据连接”按钮不可用。 表2 配置Hive数据连接 参数 说明 组件名称 Hive 模块类型 Hive元数据 连接类型

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  • 准备连接Hive集群配置文件

    tar”,继续解压该文件。 进入客户端解压路径“Hive\config”,获取表1中相关配置文件。 表1 配置文件 文件名称 作用 hiveclient.properties Hive客户端连接相关配置参数。 core-site.xml Hadoop客户端相关配置参数。 复制解压目录下的“hos

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  • 准备连接Hive集群配置文件

    tar”,继续解压该文件。 进入客户端解压路径“Hive\config”,获取表1中相关配置文件。 表1 配置文件 文件名称 作用 hiveclient.properties Hive客户端连接相关配置参数。 core-site.xml Hadoop客户端相关配置参数。 复制解压目录下的“hos

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  • 配置开源Hive组件对接LakeFormation

    配置开源Hive组件对接LakeFormation 环境准备 配置Hive对接LakeFormation 对接后二次开发

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  • 配置Hive分区元数据冷热存储

    配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻集群元数据库压力,将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表,这一过程称为分区数据冻结,冻结的分区数据称为冷分区,未冻结的分区称为热分区,存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表中,这一过程称为分区数据解冻。

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  • 配置创建Hive内部表时不能指定Location

    登录 FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 选择“HiveServer(角色) > 自定义”,对参数文件“hive-site.xml”添加自定义参数,设置“名称”为“hive.internaltable.notallowlocation”,“值”为“true”。

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  • 配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡

    Manager页面,选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 在搜索框中搜索参数“hive.metastore-ext.balance.connection.enable”,修改该参数值为“true”。 单击“保存”,保存配置配置保存成功后,单击“实例”,勾选所有实例,选择“更多

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  • 配置创建Hive内部表时不能指定Location

    x及之后版本)。然后选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 选择“HiveServer(角色) > 自定义”,对参数文件“hive-site.xml”添加自定义参数,设置“名称”为“hive.internaltable.notallowlocat

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  • 配置Hive目录旧数据自动移除至回收站

    登录FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 选择“HiveServer(角色) > 自定义”,对参数文件“hive-site.xml”添加自定义参数,设置“名称”为“hive.overwrite.directory.move.trash”,“值”为“true”。

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  • 配置Hive插入数据到不存在的目录中

    登录FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 选择“HiveServer(角色) > 自定义”,对参数文件“hive-site.xml”添加自定义参数,设置“名称”为“hive.overwrite.directory.move.trash”,“值”为“true”。

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  • 导入并配置Hive JDBC样例工程

    导入并配置Hive JDBC样例工程 操作场景 为了运行 MRS 产品Hive组件的JDBC接口样例代码,需要完成下面的操作。 以在Windows环境下开发JDBC方式连接Hive服务的应用程序为例。 导入jdbc-example样例工程之后,需要将代码中USER_NAME = "x

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  • 配置Hive Python3样例工程

    配置Hive Python3样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python3接口样例代码,需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3,其版本不低于3.6,最高不能超过3.8。 在客户端机器的命令行终端输入python3可查看Python版本号。如下显示Python版本为3

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  • 配置Hive目录旧数据自动移除至回收站

    x及之后版本)。然后选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 选择“HiveServer(角色) > 自定义”,对参数文件“hive-site.xml”添加自定义参数,设置“名称”为“hive.overwrite.directory.move.tr

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