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，Doris 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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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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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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nosec.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），默认值为“10000”。 执行以下命令运行Python3客户端： cd python3-examples

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Python3访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 以下分析任务示例在“hive-examples/python3-examples/pyCLI_nosec.py”文件中。 导入hive类 from pyhive import

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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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Integer 参数解释： 作业类型码。 约束限制： 只有包含Spark和Hive组件的集群才能新增Spark和Hive类型的作业。 取值范围： 1：MapReduce 2：Spark 3：Hive Script 4：HiveSQL（当前不支持） 5：DistCp，导入、导出数据。 6：Spark

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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），默认值为“10000”。 在python3-examples/pyCLI_sec.py中，修改“hadoop

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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，Doris 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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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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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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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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py”中的host的值修改为安装HiveServer的节点的业务平面IP地址，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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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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.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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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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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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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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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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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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