运行HiveSql作业 用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个HiveSql作业。 HiveSql作业用于提交Hive SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句中涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为 数据仓库 类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会产生“Method

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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支持按HBase的Region分片。 MRS Hive HDFS读取方式时，支持按Hive文件分片。 JDBC读取方式时，不支持分片。 FusionInsight HDFS 支持按文件分片。 FusionInsight HBase 支持按HBase的Region分片。 FusionInsight Hive HDFS读取方式时，支持按Hive文件分片。

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支持按HBase的Region分片。 MRS Hive HDFS读取方式时，支持按Hive文件分片。 JDBC读取方式时，不支持分片。 FusionInsight HDFS 支持按文件分片。 FusionInsight HBase 支持按HBase的Region分片。 FusionInsight Hive HDFS读取方式时，支持按Hive文件分片。

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Hive应用开发简介 Hive简介 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HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL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。

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Hive同步数据报错SQLException 问题 Hive同步数据时报错： Caused by: java.sql.SQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code

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然后进入到作业开发页面，拖动MRS Hive SQL节点到画布中并单击，配置节点的属性。 图3 配置MRS Hive SQL节点属性 关键属性说明： 节点名称：默认显示为SQL脚本“hive_sql”的名称，支持修改。 SQL脚本：关联开发Hive SQL脚本中开发完成的Hive SQL脚本“hive_sql”。

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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，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 标准数仓（DWS 3.0）：采用存算分离云

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Hive应用开发简介 Hive简介 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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数据库类：包括数据仓库服务（DWS）、 数据湖探索 服务（ DLI ）、 MapReduce服务 （MRS）的Hive、MapReduce服务（MRS）的SparkSQL、云数据库（RDS）MySQL、云数据库（RDS）PostgreSQL、云数据库（RDS）SQL Server、MySQL、PostreSQL、SQL

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用聚合函数、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

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Hive同步数据报错SQLException 问题 Hive同步数据时报错： Caused by: java.sql.SQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code

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动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。WebUI是通过浏览器访问Hive。MRS仅支持Client方式访问Hive，使用操

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Hive应用开发简介 Hive简介 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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Hive应用开发简介 Hive介绍 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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添加Hive服务后，提交hivesql/hivescript作业失败如何处理？ 该问题是由于提交作业的用户所在用户组绑定的MRS CommonOperations策略权限在同步到Manager中后没有Hive相关权限，处理方法如下： 添加Hive服务完成。 登录IAM服务控制台，

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