快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索 （ DLI ） 支持分区表的分区信息分片。 不支持非分区表分片。 Hadoop MRS HDFS 支持按文件分片。 MRS HBase 支持按HBase的Region分片。

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数、group by、order by、视图进行多维度分析。 1.5h SQL on Hadoop 导入MRS-Hive数据源 创建数据仓库集群 GaussDB (DWS)，并导入MRS的Hive数据，实现跨集群进行大数据融合分析。 1.5h 二次开发 使用Java进行二次开发 使用

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不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖 探索（DLI） 支持分区表的分区信息分片。 不支持非分区表分片。 Hadoop MRS HDFS 支持按文件分片。 MRS HBase 支持按HBase的Region分片。

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Hive常用配置参数 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive

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快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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缺省值为“3des”，表示采用3DES算法进行加密。此处的值还可以设置为“rc4”，避免出现安全隐患，不推荐设置为该值。 3des HDFS hadoop.rpc.protection 设置Hadoop中各模块的RPC通道是否加密。包括： 客户端访问HDFS的RPC通道。 HDFS中各模块间的RPC通道，如DataNode与NameNode间。

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快速购买Hadoop分析集群 本章节为您介绍如何快速购买一个Hadoop分析集群，Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态，采用YARN管理集群资源，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，SparkStreaming、Flink流式数据计算，Presto交互

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服务 > Hive > 配置”。 在搜索框搜索“hive.metastore.warehouse.dir”，修改参数值为OBS路径，例如：obs://hivetest/user/hive/warehouse/，其中“hivetest”为OBS文件系统名。 图1 hive.metastore

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数据仓库规格 GaussDB(DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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数据连接：建立Hive的数据连接创建的连接。 开发Hive SQL作业 Hive SQL脚本开发完成后，我们为Hive SQL脚本构建一个周期执行的作业，使得该脚本能定期执行。 创建一个数据开发模块空作业，作业名称为“job_hive_sql”。 图2 创建job_hive_sql作业

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ALM-16001 Hive数据仓库空间使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测Hive数据仓库空间使用率，该指标可在Hive服务监控界面查看，指标名称为“Hive已经使用的HDFS空间占可使用空间的百分比”。Hive数据仓库空间使用率指标默认提供一个

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MapReduce服务 （MRS Hive） Hive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HiveQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。 使用MRS Hive可实现TB/PB级的数据分析，快速将线下Hadoop大数据平台（CDH、HDP等）迁移上云，业务迁移

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，需要使用安全加密通道，配置如下参数。安全Hadoop RPC相关信息请参考： MRS 3.2.0之前版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.htm

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HD上的HBase时，具体参数请参见配置HBase连接。 MRS Hive FusionInsight Hive Apache Hive 连接MRS、Apache Hadoop或FusionInsight HD上的Hive时，具体参数请参见配置Hive连接。 表格存储服务 （CloudTable） 连

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= 'mapred/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM' ); 表2 参数说明 参数 说明 type 对接外部数据类型。 hive.metastore.uris hive元数据uri，可在hive-site.xml配置文件查看。 hive.metastore

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Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。有关MRS服务的详细信息，请参考《MapReduce服务用户指南》。 用户可以将海量业务数据，存储在MRS的分析集群，即使用Hive/Spark组件保存

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