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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MapReduce服务（ MRS Hive） MapReduce服务（MRS Hive） 使用源端MRS Hive所在的MRS集群 MapReduce服务（MRS Hive）所在的MRS集群必须开启Kerberos认证，且必须安装Spark组件。 数据仓库服务（DWS） 使用MRS

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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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hive.metastore.warehouse.dir配置 保存配置，然后单击“集群 > 服务”，在服务列表中重启Hive服务。 更新客户端配置文件。 登录Hive客户端所在的节点，执行以下命令修改Hive客户端配置文件目录下的“hivemetastore-site.xml”。

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M集群后的“作业管理 > 连接管理 > 新建连接”。选择连接器类型，如图2所示。 这里的连接器类型，是根据待连接的数据源类型分类的，包含了 CDM 目前支持导入/导出的所有数据源类型。 图2 选择连接器类型 选择数据源类型后，单击“下一步”配置连接参数，这里以创建MySQL连接为例。

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在远端HetuEngine上开放hive1.ins2数据源 CREATE VIRTUAL SCHEMA hive1.vins2 WITH ( catalog = 'hive1', schema = 'ins2' ); // 2. 在本域HetuEngine上注册Hive、GaussDB

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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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多服务/多集群共享元数据 场景描述 多服务/多集群均使用统一的元数据，最大化实现数据的共享，避免不必要的重复数据，更大程度释放业务数据价值。 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

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M集群后的“作业管理 > 连接管理 > 新建连接”。选择连接器类型，如图2所示。 这里的连接器类型，是根据待连接的数据源类型分类的，包含了CDM目前支持导入/导出的所有数据源类型。 图2 选择连接器类型 选择数据源类型后，单击“下一步”配置连接参数，这里以创建MySQL连接为例。

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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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Formation，简称LakeFormation）是企业级 数据湖 一站式构建服务，在存算分离架构基础上提供数据湖元数据统一管理的可视化界面及API，兼容Hive元数据模型以及Ranger权限模型，支持对接MapReduce服务（MRS）、数据仓库服务 GaussDB（DWS）、数据湖探索（DLI）、AI

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多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive主要应用于海量数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 数据文件加密机制。

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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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MRS Hive为非全托管服务， DLV 无法直接与非全托管服务进行连接。CDM集群提供了DLV与非全托管服务通信的代理。 数据库名 单击“获取数据库”，在列表框中选择数据库。 填写完数据源信息后，单击“确定”即可完成MRS Hive数据连接的添加。 使用MapReduce服务（MRS

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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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