CDM 在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 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。

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多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性：

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元数据简介 按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数

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INPATH '/user/hive_examples_data/employee_info.txt' INTO TABLE employees_info; 加载数据的实质是将数据复制到HDFS上指定表的目录下。 样例数据 表employees_info的数据如下： 1,Wang,R

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式RCFile。 在导入数据时，被导入数据格式是TEXTFILE格式，最终导致此问题。 解决办法 属于应用侧问题，解决办法有多种。只要保证表所指定存储格式和被导入数据格式是一致的，可以根据实际情况采用合适方法。 方法1： 可以使用具有Hive表操作权限的用户在建表时指定存储格式，例如：

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'/tmp/export';命令导入表会将导出的表导入到指定的表中，需注意以下两点： 如果目标集群上不存在与指定的表名相同的表，在导入表的过程中会创建该表。 如果目标集群上已存在与指定的表名相同的表，该表对应的HDFS目录下必须为空，否则导入失败。 “haclusterX”为新增的自定义参数“dfs.namenode

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在接入数据源页面的“默认数据源”页签下，选择“ MRS Hive”类型的数据源，然后单击“下一步”。 在页面中配置数据源的连接信息。 表1 数据源连接信息 参数 配置说明 数据源名称 填写数据源的名称，根据规划自定义。建议您按照一定的命名规则填写数据源名称，方便您快速识别和查找。 编码格式

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效的数据导入接口导入数据。 多种数据源支持 数据源类型繁杂，针对不同数据源开发不同的任务，脚本数量成千上万。 支持数据库、Hadoop、NoSQL、数据仓库、文件等多种类型的数据源。 多种网络环境支持 随着云计算技术的发展，用户数据可能存在于各种环境中，例如公有云、自建/托管ID

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Hive对接OBS 概述 Hive是一个数据仓库工具，可以对存储在分布式存储中的大规模数据进行数据提取、转化和加载，它提供了丰富的SQL查询方式来进行数据分析。 前提条件 已安装Hadoop，具体请参见Hadoop对接OBS。 对接步骤 以Hive 2.3.3为例。 下载apache-hive-2

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INPATH '/user/hive_examples_data/employee_info.txt' INTO TABLE employees_info; 加载数据的实质是将数据复制到HDFS上指定表的目录下。 样例数据 表employees_info的数据如下： 1,Wang,R

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Hive查询数据是否支持导出？ Hive查询数据支持导出，请参考如下语句进行导出： insert overwrite local directory "/tmp/out/" row format delimited fields terminated by "\t" select

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权限及对加载数据文件具有owner权限和读写权限。 如果加载数据语句中有关键字LOCAL，表明从本地加载数据，除要求对相应表的UPDATE权限外，还要求该数据在当前连接的HiveServer节点上，加载用户对数据路径“PATH”具有读权限，且以omm用户能够访问该数据文件。 如果

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填写数据源的名称，根据规划自定义。建议您按照一定的命名规则填写数据源名称，方便您快速识别和查找。 描述 填写数据源的描述信息。 扩展ABM集群 选择对应的扩展ABM集群实例来采集该数据源的模型数据。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/汇总数据层/应用数据层/贴源数据层。

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填写数据源的名称，根据规划自定义。建议您按照一定的命名规则填写数据源名称，方便您快速识别和查找。 描述 填写数据源的描述信息。 扩展ABM集群 选择对应的扩展ABM集群实例来采集该数据源的模型数据。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/汇总数据层/应用数据层/贴源数据层。

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Hive数据存储及加密配置 使用HDFS Colocation存储Hive表 配置Hive分区元数据冷热存储 Hive支持ZSTD压缩格式 使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 配置Hive列加密功能 父主题： 使用Hive

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信息。 管理Hive表的元数据 在Hive表的元数据信息界面： 单击右上角的“导入”可导入数据。 单击“概述”，在“属性”域可查看表文件的位置信息。 可查看Hive表各列字段的信息，并手动添加描述信息，注意此处添加的描述信息并不是Hive表中的字段注释信息（comment）。 单击“样本”可浏览数据。

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数据源”，单击“创建数据源”，进入创建数据源页面。接着选择“FI Hive”类型的数据源，单击“下一步”。 在页面中配置数据源的连接信息，如下表所示。 表1 数据源连接信息 参数 配置说明 数据源名称 填写数据源的名称，根据规划自定义。建议您按照一定的命名规则填写数据源名称，方便您快速识别和查找。

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多服务/多集群共享元数据 场景描述 多服务/多集群均使用统一的元数据，最大化实现数据的共享，避免不必要的重复数据，更大程度释放业务数据价值。 本服务的优势 兼容Hive元数据模型：提供兼容Hive元数据模型的SDK客户端，使计算引擎对接LakeFormation更轻松和高效。 兼

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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，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息

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AUTHORIZATION”区域的组件插件名称“OBS”，为对应用户的用户组赋予OBS存储路径的“Read”和“Write”的权限。 例如，为“hgroup1”用户组赋予“obs://obs-test/test/”目录的“Read”和“Write”的权限： 图7 为用户组赋予OBS路径读和写的权限 在首页中单击“HADOOP

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多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 数据文件加密机制。

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