通服务。 用户只需要通过可视化界面对数据源和迁移任务进行配置，服务会对数据源和任务进行全面的管理和维护。用户只需关注数据迁移的具体逻辑，而不用关心环境等问题，极大降低了开发维护成本。 CDM 还提供了REST API，支持第三方系统调用和集成。 实时监控 需要自行选型开发。 您可以

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储路径的“Read”和“Write”权限的URL策略，详细操作请参见添加Hive的Ranger访问权限策略。 例如，为“hgroup1”用户组创建“hive_url_policy”URL策略赋予“obs://obs-test/test/”目录的“Read”和“Write”的权限：

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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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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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署数据仓库 服务器 ，就可以在几分钟之内获得高性能、高可靠的企业级数据仓库集群。 您只需点击几下鼠标，就可以轻松完成应用程序与数据仓库的连接、数据备份、数据恢复、数据仓库资源和性能监控等运维管理工作。 提供一键式异构数据库迁移工具 DWS提供配套的迁移工具，可支持Oracle和Teradata的SQL脚本迁移到DWS。

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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支持的传统关系型数据库语法说明 概述 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当Group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

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Hive支持的传统关系型数据库语法说明 概述 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当Group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

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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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口，并使用Hive的命令行接口发布数据定义和元数据探索命令。此外，经过封装这些命令，WebHCat Server还对外提供了RESTful接口，如图2所示。 图2 WebHCat的逻辑架构图 Hive原理 Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的数据仓库，其主要能力是通过对HQL（Hive

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columns(education string,technical string); 根据用户编号查询用户姓名和地址。 以查询编号为12005000201的用户姓名和地址为例，其他用户类似。 select name,addr from user_info where id='12005000201';

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File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。 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

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中心 DataArts Studio 等多种计算引擎及大数据云服务，使用户可以便捷高效地构建 数据湖 和运营相关业务，加速释放业务数据价值。

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力，降低用户数据源迁移和集成的复杂性，是一种高效易用的数据集成服务。目前数据源支持从Kafka、MRS源端迁移至GaussDB(DWS)目的端。 该特性仅8.2.0及以上集群版本支持。 支持的数据源 源端数据源 对应的目的端数据源 说明 Kafka 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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，挖掘和探索数据价值。 数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。

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，挖掘和探索数据价值。 数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。

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HANA提供的内存计算技术，直接对大量实时业务数据进行查询和分析。 SAP HANA具有以下特点： 数据处理速度快 SAP HANA的数据存储在内存数据库中，访问速度极快。根据已有的成功案例，数据处理速度比客户原数据库系统快成百上千、甚至上万倍。 支持OLAP和OLTP OLAP（On-Line Analytical

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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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数据库性能。本章节定义了数据仓库服务上报 云监控服务 的监控指标的命名空间、监控指标列表和维度定义。用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据仓库服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.DWS 集群监控指标 通过云监控提供的数据仓库服务相关监控指标，用户可

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join。 true hive.default.fileformat Hive使用的默认文件格式，支持TextFil、SequenceFile、RCFile、ORC和parquet格式。 RCFile hive.exec.reducers.max Hive提交的MapReduce任务中Reducer的最大个数。

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