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Hive分区表支持OBS和HDFS存储源
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Hive分区表支持OBS和HDFS存储源 操作场景 存算分离场景下，Hive分区表支持不同的分区分别指定不同的存储源，可以指定一个分区表中不同分区的存储源为OBS或者HDFS。 本特性仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。此章节仅说明分区表指定存储源的能力，关于Hive如何在存算
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MySQL数据迁移到MRS Hive分区表
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驱动管理”页面，上传了MySQL数据库驱动。 在MRS Hive上创建Hive分区表 在MRS的Hive上使用下面SQL语句创建一张Hive分区表，表名与MySQL上的表trip_data一致，且Hive表比MySQL表多建三个字段y、ym、ymd，作为Hive的分区字段。SQL语句如下： 1 create
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MySQL数据迁移到MRS Hive分区表
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驱动管理”页面，上传了MySQL数据库驱动。 在MRS Hive上创建Hive分区表 在MRS的Hive上使用下面SQL语句创建一张Hive分区表，表名与MySQL上的表trip_data一致，且Hive表比MySQL表多建三个字段y、ym、ymd，作为Hive的分区字段。SQL语句如下： 1 create
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MySQL数据迁移到MRS集群Hive分区表
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已参考管理驱动，上传了MySQL数据库驱动。 在MRS Hive上创建Hive分区表 在MRS的Hive客户端中，执行以下SQL语句创建一张Hive分区表，表名与MySQL上的表trip_data一致，且Hive表比MySQL表多建三个字段y、ym、ymd，作为Hive的分区字段。 SQL语句如下： 1
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MySQL数据迁移到MRS Hive分区表
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驱动管理”页面，上传了MySQL数据库驱动。 在MRS Hive上创建Hive分区表 在MRS的Hive上使用下面SQL语句创建一张Hive分区表，表名与MySQL上的表trip_data一致，且Hive表比MySQL表多建三个字段y、ym、ymd，作为Hive的分区字段。SQL语句如下： 1 create
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SparkSQL访问Hive分区表启动Job前耗时较长如何处理？
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SparkSQL访问Hive分区表启动Job前耗时较长如何处理？ 问题背景 使用SparkSql访问Hive的一个数据存放于OBS的一个分区表，但是运行速度却很慢，并且会大量调用OBS的查询接口。 SQL样例： select a,b,c from test where b=xxx
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配置过滤掉分区表中路径不存在的分区
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配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置场景 当读取HIVE分区表时，如果指定的分区路径在HDFS上不存在，则执行select查询时会报FileNotFoundException异常。此时可以通过配置“spark.sql.hive.verifyPartitionPath”参数来过
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配置过滤掉分区表中路径不存在的分区
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配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置场景 当读取HIVE分区表时，如果指定的分区路径在HDFS上不存在，则执行select查询时会报FileNotFoundException异常。此时可以通过配置“spark.sql.hive.verifyPartitionPath”参数来过
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Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据
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数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为ORC的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 解决措施： 在使用Spark SQL查询之前，需执行Refresh操作更新元数据信息：
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Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据
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数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为ORC的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 解决措施： 在使用Spark SQL查询之前，需执行Refresh操作更新元数据信息：
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Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据
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t表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为Parquet的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 解决措施：在使用Spark SQL查询之前
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使用Hive
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Hive任务支持限定最大map数 HiveServer租约隔离使用 Hive支持MetaStore根据组件隔离 切换Hive执行引擎为Tez Hive支持读取Hudi表 Hive支持分区元数据冷热存储 Hive支持ZSTD压缩格式 Hive分区表支持OBS和HDFS存储源 Hive异常文件定位定界工具 使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive
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Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据
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t表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为Parquet的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 解决措施：在使用Spark SQL查询之前
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ANALYZE
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analyze_properties。当前只有hive connector支持该属性。 示例 收集表fruit的统计信息： ANALYZE fruit; 统计catalog hive、schema default下的表存储： ANALYZE hive.default.orders; 从hive分区表中统计分区'2020-07-17'
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使用教程
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使用教程 创建MRS Hive连接器 创建MySQL连接器 MySQL数据迁移到MRS Hive分区表 MySQL数据迁移到OBS MySQL数据迁移到DWS MySQL整库迁移到RDS服务 Oracle数据迁移到云搜索服务 Oracle数据迁移到DWS OBS数据迁移到云搜索服务
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使用教程
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使用教程 创建MRS Hive连接器 创建MySQL连接器 MySQL数据迁移到MRS Hive分区表 MySQL数据迁移到OBS MySQL数据迁移到DWS MySQL整库迁移到RDS服务 Oracle数据迁移到云搜索服务 Oracle数据迁移到DWS OBS数据迁移到云搜索服务
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数据迁移
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Hadoop数据迁移到华为云MRS服务 HBase数据迁移到华为云MRS服务 Hive数据迁移到华为云MRS服务 使用BulkLoad向HBase中批量导入数据 MySQL数据迁移到MRS集群Hive分区表 MRS HDFS数据迁移到OBS
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使用教程
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使用教程 创建MRS Hive连接器 创建MySQL连接器 MySQL数据迁移到MRS Hive分区表 MySQL数据迁移到OBS MySQL数据迁移到DWS MySQL整库迁移到RDS服务 Oracle数据迁移到云搜索服务 Oracle数据迁移到DWS OBS数据迁移到云搜索服务
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建议
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nalyse操作时，开启并发编译可以极大提高性能。 建Hive分区表策略 当某个表的目录下有海量的数据，使用Hive进行操作时，会搜索这个表的所有文件，这会非常耗时。如果知道这些数据的某些特征，可以事先将其分裂存放到hive的不同目录下，在查询时就可以在where子句中对这些特征
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入门实践
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择RDS（MySQL）作为外置元数据库。 Hive的业务数据，存储在HDFS文件系统或OBS对象存储中。 MySQL数据迁移到MRS集群Hive分区表 本实践使用CDM云服务将MySQL数据导入到MRS集群内的Hive分区表中。 Hive提供类SQL查询语言，帮助用户对大规模的数
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大数据业务开发
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如何获取Spark Jar包？ 修改hdfs-site.xml文件后未及时重启NameNode导致产生告警如何处理？ SparkSQL访问Hive分区表启动Job前耗时较长如何处理？ spark.yarn.executor.memoryOverhead设置不生效如何处理？ 如何修改ClickHouse服务时区？
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