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 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 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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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 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 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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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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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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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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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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用集群配置前需在集群配置管理中配置此参数。 linkConfig.keytab 否 FileContent Kerveros认证所需的keytab文件的本地绝对路径，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

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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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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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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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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 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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"US" String 否 - Hive输入字段 配置Hive输入信息： 列名：配置Hive列名。 字段名：配置输入字段名。 类型：配置字段类型。 长度：配置字段长度，字段值实际长度太长则按配置的长度截取，“类型”为“CHAR”时实际长度不足则空格补齐，“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。

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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 on Hue Hue提供了Hive图形化管理功能，使用户可以通过界面的方式查询Hive的不同数据。 查询编辑器使用介绍 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击编辑器，然后选择“Hive”，进入“Hive”。 执行Hive HQL语句

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