；对于关系型数据库、大数据、文本等数据迁移到数据湖的场景，建议使用云数据迁移 CDM 。 表1 接入数据源 数据源接入配置 普通任务支持的集成模式（源端） 普通任务支持的集成模式（目标端） 组合任务支持的集成模式（源端） 组合任务支持的集成模式（目标端） 接入API数据源 定时 定时，实时

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接入数据源 接入 GaussDB (DWS)数据源 接入GaussDB数据源 接入MySQL数据源 接入PostgreSQL数据源 接入Doris数据源 接入ClickHouse数据源 接入API数据源 接入 DLI 数据源 接入Hive数据源 父主题： 新建数据源

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接入数据源 接入DAMENG数据源 接入GaussDB数据源 接入DORIS数据源 接入MySQL数据源 接入OpenGauss数据源 接入Oracle数据源 接入POSTGRESQL数据源 接入SQL Server数据源 接入SYBASEIQ数据源 接入DWS数据源 接入FI Hive数据源

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接入DWS数据源 接入Gauss100数据源 接入HANA数据源 接入HIVE数据源 接入MongoDB数据源 接入MySQL数据源 接入Oracle数据源 接入PostgreSQL数据源 接入Redis数据源 接入SQL Server数据源 父主题： 创建并开放数据API

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HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于 MRS 的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。

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数据连接概述 DLV 提供了丰富的数据源，您在使用大屏时可以根据数据存储的位置，进行数据连接，在大屏上展示数据结果。 登录DLV控制台，单击“我的数据”，您可以对数据源进行管理。 DLV目前支持接入以下几种类型的数据源： API类 数据库类 文件类 其他 API类 DLV目前只支持API数据源。

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WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 单击“数据源”，在Hive数据源所在行的“操作”列下单击“编辑”，在页面内新增如下自定义配置： 表1 元数据超时参数 参数名称 默认值 描述 hive.metastore-timeout 10s 共部署Hive数据源加载元数据缓存最大超时时间，单位为秒或分钟

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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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中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，

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上述示例是通过创建表和插入表数据构造迁移示例数据。如果是迁移已有的Hive数据库和表数据，则可以通过以下命令获取Hive的数据库和表信息。 在Hive客户端执行如下命令获取数据库信息 show databases 切换到需要迁移的Hive数据库 use Hive数据库名 显示当前数据库下所有的表信息

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添加Hive数据源 Hive数据源介绍 HetuEngine服务在安装时已经将共部署（与HetuEngine在同一个Hadoop集群）的Hive数据源默认实现对接，数据源名称为“hive”，不可删除。部分默认配置不可修改，如数据源名称，数据源类型，服务端Principal，客户端

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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描述：根据实际需求，输入数据接入的描述信息，长度不能超过255个字符。 单击数据接入页面上方的，启用数据接入。 启用成功后，单击，运行数据接入。 Kafka接收到数据，表示数据接入设置成功。 在数据接入页面上方，单击，可停止正在运行的数据接入。 在运行成功的提示框中，复制数据推送地址，并保存该地址。

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：一个平台满足统一的 数据仓库 建设需求，简化繁琐的大数据软件栈。Doris构建的统一数仓，替换了原来由Spark、Hive、Kudu、HBase、Phoenix组成的旧架构，架构大大简化。 数据湖联邦查询：通过外表的方式联邦分析位于Hive中的数据，在避免数据拷贝的前提下，查询性能大幅提升。

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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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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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数据下载的消费模式 同Kafka类似，当前dis kafka adapter支持三种消费模式。 assign模式 由用户手动指定consumer实例消费哪些具体分区，此时不会拥有group management机制，也就是当group内消费者数量变化或者通道扩缩容的时候不会有重新分配分区的行为发生。代码样例如下所示：

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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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图1 LakeFormation服务架构 LakeFormation功能包括元数据管理、数据权限管理、控制台、API。 元数据基于Hive元数据模型，支持Catalog、数据库、表、函数等元数据对象。 数据权限管理提供权限策略的配置和对应的权限访问控制。 授权主体支持IAM用户和用

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