enabled置为true。 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 父主题： 从Hive读取数据再写入HBase

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权限及对加载数据文件具有owner权限和读写权限。 如果加载数据语句中有关键字LOCAL，表明从本地加载数据，除要求对相应表的UPDATE权限外，还要求该数据在当前连接的HiveServer节点上，加载用户对数据路径“PATH”具有读权限，且以omm用户能够访问该数据文件。 如果

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权限及对加载数据文件具有owner权限和读写权限，详情请参见Hive应用开发概述。 如果加载数据语句中有关键字LOCAL，表明从本地加载数据，除要求对相应表的UPDATE权限外，还要求该数据在当前连接的HiveServer节点上，加载用户对数据路径“PATH”具有读权限，且以omm用户能够访问该数据文件。

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照一定的命名规则填写数据源名称，方便您快速识别和查找。 描述 填写数据源的描述信息。 扩展ABM集群 选择对应的扩展ABM集群实例来采集该数据源的模型数据。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/汇总数据层/应用数据层/贴源数据层。 JDBC字符串

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照一定的命名规则填写数据源名称，方便您快速识别和查找。 描述 填写数据源的描述信息。 扩展ABM集群 选择对应的扩展ABM集群实例来采集该数据源的模型数据。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/汇总数据层/应用数据层/贴源数据层。 JDBC字符串

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Hive数据存储及加密配置 使用HDFS Colocation存储Hive表 配置Hive分区元数据冷热存储 Hive支持ZSTD压缩格式 使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 配置Hive列加密功能 父主题： 使用Hive

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API连接仅支持在数据开发组件使用，其他组件例如数据架构、数据质量、数据目录等无法使用此连接。 在数据开发组件不支持通过可视化方式查看与管理该连接下的数据库、数据表和字段。特别的，仅当连接 MRS 3.2.1以及之后版本的MRS集群时，支持通过可视化方式查看数据库、数据表和字段，但仍不支持可视化方式管理。

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找。 描述 填写数据源的描述信息。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/数据汇总层/数据集市层/应用数据层/贴源数据层。 JDBC字符串 FI Hive数据库的JDBC格式连接串，格式：jdbc:hive2://host:port/dbname。

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限。支持授予Hive管理员权限、访问数据库、表和列的权限。 Hive使用场景及对应权限 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表拥有完整权限，可直接创建表、查询数据、删除数据、插入数据、更新数据以及授权他人访问表与对应HDFS目录与文件。

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使用Hive CBO功能优化查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时，Hive支持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。

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在页面最下方，勾选迁移特殊配置项后的“现在配置”。 根据参数配置说明，配置数据是否压缩、压缩进程数量以及缓冲节点大小等特殊配置信息。 参数 配置说明 迁移过程数据是否压缩 选择“是”，迁移时，进行数据压缩，可以设置“压缩线程个数”。 选择“否”，迁移时，不进行数据压缩。 压缩线程个数 限定压缩线程个数，可以选

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。 前提条件 已挂载数据盘至 云服务器 ，且该数据盘未初始化。 已登录云 服务器 。 弹性云服务器 请参见登录弹性云服务器。 裸金属服务器 请参见登录裸金属服务器。 划分分区并挂载磁盘 本操作以该场景为例，当云服务器挂载了一块新的数据盘时，采用parted分区工具为数据盘设置分区，分区形式设

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用户自定义JD BCS erver的客户端，使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 将数据文件上传至HDFS中。 确保以多主实例模式启动了JDB CS erver服务，并至少有一个实例可连接客户端。在Linux系统HDFS客户端新建一个文本文件“data”，内容如下： Miranda

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在Linux环境中调测Hive JDBC样例程序 Hive JDBC应用程序支持在安装Hive客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客

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在Linux环境中调测Hive JDBC样例程序 Hive JDBC应用程序支持在安装Hive客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客

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cid" ); 通过HBase插入数据，执行如下命令。 put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。

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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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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令，进入客

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理

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这种情况通常在试图对Hudi数据集执行Hive同步，但配置的hive_sync数据库不存在时发生。 请在您的Hive集群上创建对应的数据库后重试。 父主题： Hive同步

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将Hudi表数据同步到Hive 通过执行run_hive_sync_tool.sh可以将Hudi表数据同步到Hive中。 例如：需要将HDFS上目录为hdfs://hacluster/tmp/huditest/hudimor1_deltastreamer_partition的Hu

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