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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获取 数据仓库 的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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工业数据模型模板库 使用工业数据模型模板 查看工业数据模型模板 查询工业数据模型模板 父主题： 设计态使用指南

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Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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config”路径中得到“core-site.xml”、“hdfs-site.xml”文件。 生成 MRS Hive配置文件。 将上述获取到的文件放到一个新的目录下，并打包成zip文件，所有文件位于zip文件的根目录下。 文件名只能由英文字母或数字组成，长度不超过255个字符。 文件大小不超过2MB。

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Hive同步 Hive同步数据报错SQLException Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException Hive同步数据报错SemanticException 父主题： Hudi常见问题

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模式，只能使用STANDALONE模式。 说明：STANDALONE模式主要是用来解决版本冲突问题的运行模式。当同一种数据连接的源端或者目的端连接器的版本不一致时，存在jar包冲突的情况，这时需要将源端或目的端放在STANDALONE进程里，防止冲突导致迁移失败。 linkConfig

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本实验通过部署GDS 服务器 ，使用GDS导入导出的并发能力，实现双DWS集群之间1500万行数据分钟级迁移。 2h 安全管理 权限管理 通过实验创建不同用户，不同Schema，基于权限管理实现数据的隔离和互访，了解用户、角色的关系，了解grant的基本用法，了解基于角色的权限管理(RBAC)。 1.5h

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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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业务人员沟通的桥梁。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构，逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所

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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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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： 在首页中单击“HADOOP SQL”区域的组件插

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使用Hive Hive用户权限管理 Hive客户端使用实践 快速使用Hive进行数据分析 Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据库 配置Hive读取Hudi表 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法参考

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Hive输出 概述 “Hive输出”算子，用于配置已生成的字段输出到Hive表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：Hive表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive文件存储格式 配置Hive表文件的存储格式（目前支持四种格式： CS V、ORC、RC和PARQUET）。

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ARCHIVE LOG 本章节仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 命令功能 用于根据配置对Timeline上的Instant进行归档，并从Timeline上将已归档的Instant删除，以减少Timeline的操作压力。 命令格式 RUN ARCHIVELOG ON tableIdentifier;

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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。 管理Hive元数据表 单击左侧列表中的可在数

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Hive输入 概述 “Hive输入”算子，将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：Hive表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名

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Hive输出 概述 “Hive输出”算子，用于配置已生成的字段输出到Hive表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：Hive表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive文件存储格式 配置Hive表文件的存储格式（目前支持四种格式：CSV、ORC、RC和PARQUET）。

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Hive on HBase 配置跨集群互信下Hive on HBase 删除Hive on HBase表中的单行记录 父主题： 使用Hive

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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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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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