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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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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高效的迁移工具： 云数据迁移 CDM服务为数仓上云、友商搬迁华为云，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数仓的集成能力；DSC语法转化实现了异构数仓业务转化为匹配华为云 数据仓库 的业务代码，减少业务改造工作量；数据校验工具保证数据迁移过程的数据一致性，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效地提高数据迁移和集成的效率。

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源到 数据湖 的集成能力。数据迁移工具实现Hive、HBase、HDFS（全量、增量数据）迁移到MRS、 DLI ，数据校验工具保证数据迁移过程的数据一致性，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效地提高数据迁移和集成的效率，实现HDFS/Hive/HBase等多种数据平滑迁移。 成熟的

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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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和“Write”的权限，此时拥有hive组的用户均可以访问hive数据仓库路径。 例如，为“hive”用户组赋予“obs://hivetest/user/hive/warehouse/”目录的“Read”和“Write”的权限： 图4 为hive用户组赋予OBS存储路径的读和写权限

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Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。WebUI是通过浏览器访问Hive。MRS仅支持Client方式访问Hive，使用操作请参考从零开始使用Hive，应用开发请参考Hive应用开发。 元数据存储：Hive将元数据存储在数据库中，如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括表

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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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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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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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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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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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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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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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获取数据仓库列表信息 功能介绍 获取数据仓库列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数

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图解数据仓库服务

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