Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的 数据仓库 基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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小。 对表文件提供合并功能，用户可设置合并后的平均文件大小。 支持的表类型 Spark：Parquet、ORC、 CS V、Text、Json。 Hive：Parquet、ORC、CSV、Text、RCFile、Sequence、Bucket。 数据有压缩的表在执行合并后会采用Spa

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Format CSV Format Debezium Format JSON Format Maxwell Format Ogg Format Orc Format Parquet Format Raw Format 父主题： Flink Opensource SQL1.15语法参考

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stored as orc; 将product_info表的数据插入到Hive ORC表product_info_orc中。 1 INSERT INTO product_info_orc SELECT * FROM product_info; 查询ORC表数据导入成功。 1 SELECT

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Hive性能调优 建立Hive表分区提升查询效率 Hive Join数据优化 Hive Group By语句优化 Hive ORC数据存储优化 Hive SQL逻辑优化 使用Hive CBO功能优化查询效率 父主题： 使用Hive

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OCR 文字识别 服务计费可以按照项目来分别计费吗 可以。 OCR支持通过企业项目管理（EPS）对不同用户组和用户的资源使用进行分账。 详情请参考API接口文档里的Enterprise-Project-Id参数。 父主题： 计费FAQ

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规划导出数据 OBS导出数据准备：请参见规划导出数据完成OBS导出数据准备。 OBS导出支持的数据类型请参见表1。 表1 ORC格式的只写外表与HIVE数据类型匹配关系 类型名称 GaussDB (DWS)内表支持类型（数据源表） GaussDB(DWS)只写外表对应的类型 HIVE建表类型

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col1 string, col2 string ) PARTITIONED BY(p1 string) STORED AS orc tblproperties('orc.compress'='SNAPPY'); 修改表结构，添加分区并插入数据 alter table test_table

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导出数据 导出数据到OBS 导出ORC数据到 MRS 使用GDS导出数据到远端 服务器

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自定义OCR基于丰富的文字识别算法和行业知识积累，帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 工作流 自定义OCR当前提供了单模板工作流和多模板工作流，自主构建文字识别模板，识别模板图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。

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导出数据到OBS 关于OBS并行导出 导出CSV、TXT数据到OBS 导出ORC数据到OBS 父主题： 导出数据

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模式不同，drop column后可能会出现查询失败的情况，例如： 对于orc格式存储的非分区表 ，drop column后如果查询失败，需要设置Session属性： set session hive.orc_use_column_names=true; 对于parquet格式存储的非分区表，drop

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Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置SparkSQL的分块个数 父主题： 使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本）

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云数据迁移 服务，数据源为Hive时支持的数据格式有哪些？ 解决方案 云数据迁移服务支持从Hive数据源读写的数据格式包括SequenceFile、TextFile、ORC、Parquet。 父主题： 数据集成（ CDM 作业）

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DLI 创建OBS外表，对OBS表数据存储格式有所要求： 使用DataSource语法创建OBS表时，支持orc，parquet，json，csv，carbon，avro类型。 使用Hive语法创建OBS表时，支持TEXTFILE, AVRO, ORC, SEQUENCEFILE, RCFILE, PARQUET, CARBON类型。

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Spark/spark/bin 例如，执行以下命令同步test.orc_table表的所有数据到HBase的test:orc_table表中，使用id+uuid组合作为rowkey列，输出路径指定为“/tmp/orc_table”： spark-submit --master yarn

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INFILE("hdfs://主NameNode实例IP地址:RPC端口号/user/hive/warehouse/test_orc_tbl/*/*") INTO TABLE test_orc_t1 FORMAT AS "orc" (c1,c2,c3) COLUMNS FROM PATH AS (`c4`) SET (

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小。 对表文件提供合并功能，用户可设置合并后的平均文件大小。 支持的表类型 Spark：Parquet、ORC、CSV、Text、Json。 Hive：Parquet、ORC、CSV、Text、RCFile、Sequence、Bucket。 数据有压缩的表在执行合并后会采用Spa

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ONLY外表支持ORC、TEXT、JSON、CSV、PARQUET文件格式，而WRITE ONLY外表只支持ORC文件格式。 OBS外表READ ONLY外表支持ORC、TEXT、JSON、CSV、CARBONDATA、PARQUET文件格式，而WRITE ONLY外表只支持ORC文件格式。

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导出查询结果 功能描述 INSERT OVERWRITE DIRECTORY用于将查询结果直接写入到指定的目录，支持按CSV、Parquet、ORC、JSON、Avro格式进行存储。 语法格式 1 2 3 4 INSERT OVERWRITE DIRECTORY path USING

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如果您需要长期使用当前按需购买的文字识别服务，可以将该文字识别服务转为套餐包计费模式，以节省开支。按需计费变更为套餐包会生成新的订单，用户支付订单后，套餐包资源将立即生效。 假设用户于2023/04/18 15:29:16开通了一个按需计费的文字识别服务，由于业务需要，于2023/04/18

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