数据架构支持逆向数据库吗？ 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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数据仓库自定义属性 获取数据仓库自定义属性列表 父主题： API

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管理控制台错误码 用户通过管理控制台执行数据仓库服务的相关操作后，如果操作请求在执行过程中出现异常，将在管理控制台提示异常信息，异常信息包括返回的错误码及其说明。 错误码说明 您可以通过表1中的处理建议进行下一步操作，处理相应的异常。 表1 错误码 错误码 错误信息 处理建议 DWS

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数据桶管理 迁移任务管理 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 数据库、数据仓库、 数据湖 、湖仓一体分别是什么？ 无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？ 数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别？ 无法连接数据仓库集群时怎么处理？ 可以通过SSH访问DWS集群的节点吗？

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至中断。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景， 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计

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为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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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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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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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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产品定位 数据仓库服务（GaussDB(DWS)，以下简称DWS）是一种基于公有云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。DWS是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同

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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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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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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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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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查询Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性，如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Hive自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析，如何创建、定义自定义函数请见开发Hive用户自定义函数。

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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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配置Hive连接 目前 CDM 支持连接的Hive数据源有以下几种： MRS Hive FusionInsight Hive Apache Hive 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 MRS Hive 用户具有MRS

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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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