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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加载文件到Hive的需求，但是当指定“LOCAL”时，这里的路径指的是当前连接的“HiveServer”的本地文件系统的路径，同时由于当前的“HiveServer”是集群式部署的，客户端在连接时是随机连接所有“HiveServer”中的一个，需要注意当前连接的“HiveServe

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数据源分类 源端数据源 对应的目的端数据源 说明 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 数据仓库：数据仓库服务（DWS）， 数据湖探索 （ DLI ）， MRS ClickHouse Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储： 对象存储服务 （OBS） 关系型数据库：云数据库

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ources”，将已获取的“hive-jdbc-example\src\main\resources”目录下的所有文件复制到“resources”下。 执行以下命令运行Jar包： cd /d d:\jdbc_example java -jar hive-jdbc-example-1

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ources”，将已获取的“hive-jdbc-example\src\main\resources”目录下的所有文件复制到“resources”下。 执行以下命令运行Jar包： cd /d d:\jdbc_example java -jar hive-jdbc-example-1

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sec.py中的host的值修改为安装HiveServer的节点的业务平面IP，port的值修改为Hive提供Thrift服务的端口（hive.server2.thrift.port），默认为21066。 Hive多实例的python客户端命令行形式：“python3-examples/pyCLI_sec

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py”文件中。 导入hive类 from pyhive import hive 创建JDBC连接。 connection = hive.Connection(host='hiveserverIp', port=hiveserverPort, username='hive', database='default'

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py”中的host的值修改为安装HiveServer的节点的业务平面IP，port的值修改为Hive提供Thrift服务的端口。 HiveServer业务平面IP地址可登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive > 实例”查看。 port可在FusionInsight

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ALM-16001 Hive数据仓库空间使用率超过阈值 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阈值范围（85%），

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py”文件中。 导入hive类 from pyhive import hive 创建JDBC连接。 connection = hive.Connection(host='hiveserverIp', port=hiveserverPort, username='hive', database='default'

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"wordcount", "hql" : null, "job_state" : "3", "job_final_status" : "1", "hive_script_path" : "s3a://jp-test1/program/Hivescript.sql"

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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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Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务，Doris可以自动获取Hive的库表信息，并进行数据查询。 除了Hive外，很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive

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.py”中的hosts数组中填写安装HiveServer的节点的业务平面IP地址。HiveServer业务平面IP地址可登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive > 实例”查看。 执行以下命令运行Python客户端： cd python-examples

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Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题： Connector列表

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Hive Hive基本原理 Hive CBO原理介绍 Hive与其他组件的关系 Hive开源增强特性 父主题： 组件介绍

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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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使用Hue提交Oozie作业 使用Hue创建工作流 使用Hue提交Oozie Hive2作业 使用Hue提交Oozie HQL脚本 使用Hue提交Oozie Spark2x作业 使用Hue提交Oozie Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie

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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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使用Hue提交Oozie作业 使用Hue创建工作流 使用Hue提交Oozie Hive2作业 使用Hue提交Oozie HQL脚本 使用Hue提交Oozie Spark2x作业 使用Hue提交Oozie Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie

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在Linux中调测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，需要在客户端所在节点的

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