设置在默认数据库中，查询其他用户表的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”。 在数据库列表中单击指定的数据库名称，显示数据库中的表。 在指定表的“权限”列，勾选“查询”。 设置在默认数据库中，插入其他用户表的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称

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request.log Jetty服务的请求日志 日志级别 Hive提供了如表2所示的日志级别。 运行日志的级别优先级从高到低分别是ERROR、WARN、INFO、DEBUG，程序会打印高于或等于所设置级别的日志，设置的日志等级越高，打印出来的日志就越少。 表2 日志级别 级别 描述

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开发Hive应用 Hive样例程序开发思路 创建Hive表 加载Hive数据 查询Hive数据 分析Hive数据 开发Hive用户自定义函数 父主题： Hive开发指南

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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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开发Hive应用 Hive JDBC访问样例程序 HCatalog访问Hive样例程序 基于Python的Hive样例程序 基于Python3的Hive样例程序 父主题： Hive开发指南（普通模式）

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开发Hive应用 Hive JDBC访问样例程序 HCatalog访问Hive样例程序 基于Python的Hive样例程序 基于Python3的Hive样例程序 父主题： Hive开发指南（安全模式）

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参数 是否必选 类型 说明 fromJobConfig.hive 否 String 待抽取数据的数据源，作业源端为Hive时，这里为“hive”。 fromJobConfig.database 否 String 待抽取数据的数据库，例如“default”。 fromJobConfig

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X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload listDataWarehousePayload

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作。 新建 MRS Hive数据源连接 登录 DLV 管理控制台。 在“我的数据”页面，单击页面最上方的工作空间下拉列表并选择所需访问的工作空间，然后单击“新建数据连接”。 图1 新建连接 在“新建数据连接”窗口中，选择数据源类型“ MapReduce服务 MRS Hive”，然后配置相关参数。

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创建FlinkServer作业对接JDBC 创建FlinkServer作业写入数据至 数据仓库 服务(DWS) 创建FlinkServer作业写入数据至HBase表 创建FlinkServer作业写入数据至HDFS文件系统 创建FlinkServer作业写入数据至Hive表 创建FlinkServer作业写入数据至Hudi表

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集方面的应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提供分布式、高可用性的协调服务能力。帮助系统避免单点故障，从而建立可靠的应用程序。 KrbServer

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不同版本的Hive之间是否可以兼容？ Hive 3.1版本与Hive 1.2版本相比不兼容内容主要如下： 字段类型约束：Hive 3.1不支持String转成int。 UDF不兼容：Hive 3.1版本UDF内的Date类型改为Hive内置。 索引功能废弃。 驱动不兼容：Hive 3

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UDF注册信息有误，比如错误的格式或者不存在的类路径，系统将忽略这些错误的注册信息，并打印相应日志。 如果用户注册重复的Hive UDF，系统将只注册一次，并忽略重复的注册。 如果用户注册的Hive UDF与系统内部注册的相同，系统将会发生异常并无法正常启动。解决该异常需要用户删除对应的Hive UDF注册信息。 部署Hive

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s以内，每天的SQL查询量为数万条。 统一数仓构建 ：一个平台满足统一的数据仓库建设需求，简化繁琐的大数据软件栈。Doris构建的统一数仓，替换了原来由Spark、Hive、Kudu、HBase、Phoenix组成的旧架构，架构大大简化。 数据湖 联邦查询：通过外表的方式联邦分析位

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发MRS作业，完成MRS与其他20多种异构数据源之间的数据迁移和数据集成；通过强大的作业调度与灵活的监控告警，轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce

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开发一个Hive SQL作业 本章节介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 场景说明 数据开发模块作为一站式大数据开发平台，支持多种大数据工具的开发。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能；可

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DLV的数据连接支持哪些类型？ DLV的数据连接支持以下几种： 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

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（3）华为大数据解决方案、功能特性及华为在大数据行业的成功案例。 知识点 大数据技术发展趋势及鲲鹏大数据 3% HDFS分布式文件系统和 ZooKeeper 12% Hive 分布式数据仓库 10% HBase技术原理 11% MapReduce 和 Yarn 技术原理 9% Spark 基于内存的分布式计算 7%

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用户可以根据需要在文本框中输入对该数据源的描述信息。 设置完成后，配置数据源连接参数，具体参数如表2所示。 表2 参数说明 参数 说明 连接地址 MRS_HIVE数据库的IP地址。 端口 MRS_HIVE数据库的端口号。 数据库名称 MRS_HIVE数据库服务的名称。 域名 MRS_HIVE数据库的域名。 用户名

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col1 回答 出现这种情况是因为HiveSyncTool目前只支持很少的兼容数据类型转换。进行任何其他不兼容的更改都会引发此异常。 请检查相关字段的数据类型演进，并验证它是否确实可以被视为根据Hudi代码库的有效数据类型转换。 父主题： Hive同步

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“USER_NAME”为实际用户名，例如“developuser”，样例代码如下： // 设置新建用户的USER_NAME，其中"xxx"为已创建的用于认证的用户名，例如创建的用户为developuser，则USER_NAME为developuser USER_NAME = "xxx";

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