配置Hive。 重命名/opt/hive-2.3.3/conf/hive-env.sh.template为hive-env.sh。 重命名opt/hive-2.3.3/conf/hive-log4j2.properties.template为hive-log4j2.properties。

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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，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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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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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。 兼容Ranger权限模型：提供兼容Ranger权限模型的接口，具备良好的生态扩展性。 建议搭配服务 MapReduce服务 （ MRS ） 数据仓库服务 GaussDB （DWS）

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> 重启实例”重启受影响的Hive实例。 步骤二：访问HiveServer 开启LDAP认证后，访问HiveServer需要提供LDAP的用户名和密码。即可在Hive客户端节点执行以下命令连接HiveServer： beeline -u "jdbc:hive2://${hs_ip}:${hs_port}"

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相应参数值，Hive常用参数如表1所示。 表1 Hive常用参数说明 参数名称 参数说明 默认值 hive.auto.convert.join Hive基于输入文件大小将普通join转为mapjoin的开关，取值范围为： true false 说明： 在使用Hive进行联表查询，

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数据仓库上云与实施服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 上云与实施

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图解数据仓库服务

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k来读写Hive的表。Overview | Apache Flink 从Flink 1.11.0开始，在使用 Hive方言时，Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来

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我的数据 通过我的数据模块创建指向您的数据源的连接配置，支持如下数据源： 对象存储服务 （OBS） 数据仓库服务（DWS） 数据湖探索 （ DLI ） MapReduce服务（MRS Hive） MapReduce服务（MRS SparkSQL） 云数据库 MySQL 云数据库 PostgreSQL

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数据架构支持逆向数据库吗？ 问题描述 数据架构是否支持逆向数据库。 解决方案 数据架构支持逆向数据库，目前支持基于数据仓库服务（DWS）、 数据湖 探索（DLI）、MapReduce服务（MRS Hive）的数据库逆向。 父主题： 数据架构

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如何免费试用数据仓库服务？ 免费试用活动仅限新用户可以参加。如果您的账号从未创建过GaussDB(DWS)集群，且已完成实名认证，就有资格免费试用GaussDB(DWS)服务1个月。 您可以登录GaussDB(DWS) 管理控制台，单击“立即申请试用”开通免费试用套餐。不同区域之

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性能。因此，数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理（企业的业务运营），而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。两者各司其职，互不干扰。简单一句话可以理解为，数据库主要负责数据更新，数据仓库主要负责数据分析。 云数据仓库解决方案 传统的数据仓库售价昂贵，设备

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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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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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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 Python访问Hive样例程序 Python3访问Hive样例程序 父主题： Hive开发指南（普通模式）

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合性能表现比SequenceFile更优。 set hive.exec.compress.output=true; set hive.exec.compress.intermediate=true; set hive.intermediate.compression.codec=org

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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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合性能表现比SequenceFile更优。 set hive.exec.compress.output=true; set hive.exec.compress.intermediate=true; set hive.intermediate.compression.codec=org

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及作为读写现有Hive元数据的接口。 Flink 的Hive 文档提供了有关设置 HiveCatalog以及访问现有 Hive 元数据的详细信息。详情参考：Apache Flink Hive Catalog HiveCatalog可以用来处理两种类型的表：Hive兼容表和通用表。

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数据类型的使用，请参考Format章节。 Hive 方言支持的 DDL 语句，Flink 1.15 当前仅支持使用Hive语法创建OBS表和使用hive语法的DLI Lakehouse表。 使用Hive语法创建OBS表 defalut方言： with 属性中需要设置hive.is-external为true。

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