。 表1 Hive日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志 /hiveserver/hiveserver.out HiveServer运行环境信息日志 /hiveserver/hive.log HiveServer进程的运行日志 /hiveserver/hive-omm-<日期>-<PID>-gc

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Hive故障排除 如何对insert overwrite自读自写场景进行优化 Hive SQL运行变慢阶段如何排查 父主题： 使用Hive

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创建Hive角色 操作场景 该任务指导 MRS 集群管理员在Manager创建并设置Hive的角色。Hive角色可设置Hive管理员权限以及Hive表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表拥有

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。 表1 Hive日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志 /hiveserver/hiveserver.out HiveServer运行环境信息日志 /hiveserver/hive.log HiveServer进程的运行日志 /hiveserver/hive-omm-<日期>-<PID>-gc

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开发Hive应用 Hive样例程序开发思路 创建Hive表 加载Hive数据 查询Hive数据 分析Hive数据 开发Hive用户自定义函数 父主题： Hive开发指南

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加载文件到Hive的需求，但是当指定“LOCAL”时，这里的路径指的是当前连接的“HiveServer”的本地文件系统的路径，同时由于当前的“HiveServer”是集群式部署的，客户端在连接时是随机连接所有“HiveServer”中的一个，需要注意当前连接的“HiveServe

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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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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（普通模式）

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新建MRS Hive数据连接 连接MRS Hive前，需要满足以下条件： 已创建一个低于2.0.0版本的MRS集群，集群包含Hive组件，并且请确保MRS集群已关闭Kerberos认证。对于开启Kerberos认证的MRS Hive数据源， DLV 暂不支持。 已获取MRS Hive数据源的地址。

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创建FlinkServer作业对接JDBC 创建FlinkServer作业写入数据至 数据仓库 服务(DWS) 创建FlinkServer作业写入数据至HBase表 创建FlinkServer作业写入数据至HDFS文件系统 创建FlinkServer作业写入数据至Hive表 创建FlinkServer作业写入数据至Hudi表

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Distributed 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

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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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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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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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数据连接：建立Hive的数据连接创建的连接。 开发Hive SQL作业 Hive SQL脚本开发完成后，我们为Hive SQL脚本构建一个周期执行的作业，使得该脚本能定期执行。 创建一个数据开发模块空作业，作业名称为“job_hive_sql”。 图2 创建job_hive_sql作业

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