Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 Hive作为 数据仓库 类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会产生“Method

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GaussDB (DWS)总体开发设计规范 为有效提升数据开发效率、降低资源消耗、减少业务阻塞，在使用GaussDB(DWS)进行数据开发之前，开发设计应遵循表1列举的开发设计规范。 本设计规范分为注意、警告、危险3个等级，各等级含义如下： 注意：建议用户遵守的设计规范。如果不遵守，可能会影响业务性能、增加运维难度。

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GaussDB(DWS)总体开发设计规范 为有效提升数据开发效率、降低资源消耗、减少业务阻塞，在使用GaussDB(DWS)进行数据开发之前，开发设计应遵循表1列举的开发设计规范。 本设计规范分为注意、警告、危险3个等级，各等级含义如下： 注意：建议用户遵守的设计规范。如果不遵守，可能会影响业务性能、增加运维难度。

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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径，您也可以联系管理员获取此文件。使用集群配置前需在集群配置管理中配置此参数。 linkConfig.hiveVersion 是 枚举 Hive版本： HIVE_1_X HIVE_3_X linkConfig.user 否 String 登录Manager平台的用户名，使用集群配置时不用配置

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HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力，主要参考标准的SQL，Hive进行了部分的修改，形成了自己的特有的SQL语法HQL（Hive SQL），更加适合于Hadoop的分布式体系，该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入

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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读取关系型数据库数据 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法说明 Hive常见问题

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MRS Hive连接ZooKeeper时报错“ConnectionLoss for hiveserver2” Hive执行insert into语句报错 增加Hive表字段超时 重启Hive服务失败 Hive分区数过多导致删除表失败 Hive执行msck repair table命令时报错

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Hudi表的存储路径。 hoodie.archive.file.cleaner.policy 清理归档文件的策略：目前仅支持KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE和KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS两种策略，默认策略为KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS。

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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 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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Hive方言 简介 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之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink

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GaussDB(for MySQL)库表设计规范 所有创建的MySQL表必须为InnoDB引擎，适配MySQL的其它引擎不支持事务。 小数类型建议使用DECIMAL，禁止使用FLOAT和DOUBLE。 FLOAT和DOUBLE在存储的时候，存在精度损失的问题，很可能在值比较的时候

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ClickHouse数据库设计规范 ClickHouse设计规范概述 ClickHouse集群规划 ClickHouse数据库设计 ClickHouse数据库开发 ClickHouse数据库调优 ClickHouse数据库运维

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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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Hive on Hue Hue提供了Hive图形化管理功能，使用户可以通过界面的方式查询Hive的不同数据。 查询编辑器使用介绍 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击编辑器，然后选择“Hive”，进入“Hive”。 执行Hive HQL语句

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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： CS V、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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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语法说明

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