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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查询Hive表数据 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创建Hive用户自定义函数。

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查询Hive表数据 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创建Hive用户自定义函数。

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查询Hive表数据 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创建Hive用户自定义函数。

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查询Hive表数据 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创建Hive用户自定义函数。

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Hive查询数据是否支持导出？ 问： MRS 集群Hive组件的查询数据是否支持导出？ 答： Hive查询数据支持导出，请参考如下语句进行导出： insert overwrite local directory "/tmp/out/" row format delimited fields

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toString(); 注：直连HiveServer时，若当前连接的HiveServer故障则会导致访问Hive失败；若使用ZooKeeper的访问Hive，只要有任一个HiveServer实例可正常提供服务即可。因此使用JDBC时建议通过ZooKeeper的方式访问Hive。 加载Hive JDBC驱动。

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加载Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从集群中加载数据。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/hive_examples_data/目录下将employee_info.txt加载进employees_info表中

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Presto查询Hive表无数据 用户问题 使用Presto查询Hive表无数据。 问题现象 通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，Presto无法查询。 原因分析 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会保存在HIVE_UNION_SUBDI

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conf文件。复制${HIVE_HOME}/../config/hiveclient.properties文件到/opt/hive_examples/conf目录下。 cd /opt/hive_examples/conf cp /opt/client/Hive/config/hiveclient

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$HCAT_CLIENT/hive-examples-1.0.jar com.huawei.bigdata.hive.example.HCatalogExample -libjars $LIB_JARS t1 t2 运行结果查看，运行后t2表数据如下所示。 0: jdbc:hive2://192

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备份Hive业务数据 操作场景 为了确保Hive日常用户的业务数据安全，或者系统管理员需要对Hive进行重大操作（如升级或迁移等），需要对Hive数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过 FusionInsight

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恢复Hive业务数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员对Hive进行重大操作（如升级、重大数据调整等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对Hive进行恢复数据操作。 系统管理员可以通过FusionInsight

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Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错： com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错： com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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JSON表中有破损数据导致Hive查询异常 用户问题 在Hive客户端查询JSON数据，JSON表中有破损数据导致查询异常： 在Hive客户端上使用默认开源的JSON序列化建表语句创建表： create external table if not exists test ( name

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Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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