器进行连接，支持的迁移作业的源端、目的端情况与PostgreSQL数据源一致。 云数据库 SQL Server 数据仓库 ：数据仓库服务（DWS）， 数据湖探索 （ DLI ） Hadoop： MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储： 对象存储服务 （OBS） NoSQ

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Hive应用开发简介 Hive介绍 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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器进行连接，支持的迁移作业的源端、目的端情况与PostgreSQL数据源一致。 云数据库 SQL Server 数据仓库：数据仓库服务（DWS）， 数据湖 探索（DLI） Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储：对象存储服务（OBS） NoSQ

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器进行连接，支持的迁移作业的源端、目的端情况与PostgreSQL数据源一致。 云数据库 SQL Server 数据仓库：数据仓库服务（DWS），数据湖探索（DLI） Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储：对象存储服务（OBS） NoSQ

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器进行连接，支持的迁移作业的源端、目的端情况与PostgreSQL数据源一致。 云数据库 SQL Server 数据仓库：数据仓库服务（DWS），数据湖探索（DLI） Hadoop：MRS HDFS，MRS HBase，MRS Hive 对象存储：对象存储服务（OBS） NoSQ

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上传目标目录 Spark客户端目录（如“/opt/client/Spark2x/spark/conf”） hive-site.xml HDFS的“/user/developuser/myjobs/apps/spark2x”目录 hbase-site.xml Spark客户端目录（如

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文件上传列表 初始文件路径 文件 上传目标目录 Spark客户端目录（如“/opt/client/Spark2x/spark/conf”） hive-site.xml HDFS的“/user/developuser/myjobs/apps/spark2x”目录 hbase-site.xml

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统一数仓构建 ：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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uce Jar程序。 Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS当前支持提交SparkSubmit、Spark Script和Spark SQL作业。 SparkSubmit：支持提交Spark Jar和Spark python程序，执行Spark application，计算和处理用户数据。

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是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。

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更新数据以及授权他人访问表与对应HDFS目录与文件。默认创建的数据库或表保存在HDFS目录“/user/hive/warehouse”。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制，须基于Ranger配置相关策略进行权限管理，具体操作可参考添加Spark2x的Ranger访问权限策略。

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更新数据以及授权他人访问表与对应HDFS目录与文件。默认创建的数据库或表保存在HDFS目录“/user/hive/warehouse”。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制，须基于Ranger配置相关策略进行权限管理，具体操作可参考添加Spark2x的Ranger访问权限策略。

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ore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压到Metastore上，从而过滤掉不匹配的分区。 示例如下： select count(*)

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ore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压到Metastore上，从而过滤掉不匹配的分区。 示例如下： select count(*)

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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据服务。 Hive与Spark的关系 Hive支持使用Spark作为执行引擎，当执行引擎切换为Spark后，客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理执行计划，并将执行计划转换成RDD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行

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是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。

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Spark客户端和服务端权限参数配置说明 SparkSQL权限管理功能相关的配置如下所示，客户端与服务端的配置相同。要使用表权限功能，需要在服务端和客户端添加如下配置。 “spark-defaults.conf”配置文件 表1 参数说明（1） 参数 描述 默认值 spark.sql

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spark-beeline查询Hive视图报错 用户问题 MRS 3.1.2版本，spark-beeline查询Hive视图报错，报错如下： 根据提示set spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions=false后，查不到数据（但是实际在Hive查询中是有数据的）。

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ALM-16001 Hive数据仓库空间使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Hive数据仓库空间使用率，该指标可在Hive服务监控界面查看，指标名称为“Hive已经使用的HDFS空间占可使用空间的百分比”。Hive数据仓库空间使用率指标默认提供一个阈值范围（85%），

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