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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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。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交Mapreduce任务，查询Mapreduce任务执行结果等操作。

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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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“Read”和“Write”的权限。 例如，为“hgroup1”用户组赋予“obs://obs-test/test/”目录的“Read”和“Write”的权限： 图7 为用户组赋予OBS路径读和写的权限 在首页中单击“HADOOP SQL”区域的组件插件名称“Hive”，为对应用

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加速静态和动态资源的原理是否一样？ 加速静态和动态资源原理不一样： 静态资源缓存到CDN节点，用户就近获取资料。 动态（伪静态）请求会直接回源，通过智能路由、多线回源、协议优化等技术，达到加速目的。 如果您的网站含有较多的动态、伪静态资源，您可以使用全站加速。CDN全站加速有效提

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通过实验创建不同用户，不同Schema，基于权限管理实现数据的隔离和互访，了解用户、角色的关系，了解grant的基本用法，了解基于角色的权限管理(RBAC)。 1.5h 使用数据脱敏实现卡号等隐私信息屏蔽 本实验通过创建数据仓库服务 GaussDB (DWS)并使用DWS的数据脱敏功能，针对

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CDM 在Hive中自动建表时，Hive表与源表的字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive，CDM在Hive上自动建表，会将Oracle的YEAR字段映射到Hive的DATE。 针对DECIMAL类型，源端数据源长度超过Hive长度可能导致精度丢失。

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CDM在Hive中自动建表时，Hive表与源表的字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive，CDM在Hive上自动建表，会将Oracle的YEAR字段映射到Hive的DATE。 针对DECIMAL类型，源端数据源长度超过Hive长度可能导致精度丢失。

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数据仓库服务 DWS DWS集群启用KMS加密 DWS集群启用日志转储 DWS集群启用自动快照 DWS集群启用SSL加密连接 DWS集群未绑定公网IP DWS集群运维时间窗检查 父主题： 系统内置预设策略

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Controller基于返回的指标数据计算所需的Pod扩缩数量，并保持负载伸缩的稳定性。 图1 FederatedHPA工作原理 如何计算指标数据？ 指标数据分为系统指标与自定义指标，计算方法如下： 系统指标 主要包括CPU利用率和内存利用率两个指标，系统指标的查询与监控依赖Metrics API。例如，您希望控制工

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规范查询字符串需要满足以下要求： 根据以下规则对每个参数名和值进行URI编码： 请勿对RFC 3986定义的任何非预留字符进行URI编码，这些字符包括：A-Z、a-z、0-9、-、_、.和~。 使用%XY对所有非预留字符进行百分比编码，其中X和Y为十六进制字符（0-9和A-F）。例如，空格字符必须编码为

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ceiver尚未对其确认。 因此通过预写日志和可靠的Receiver，Spark Streaming就可以保证没有输入数据会由于Driver的失败而丢失。 SparkSQL和DataSet原理 SparkSQL 图7 SparkSQL和DataSet Spark SQL是Spar

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Hue基本原理 Hue是一组WEB应用，用于和MRS大数据组件进行交互，能够帮助用户浏览HDFS，进行Hive查询，启动MapReduce任务等，它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能： 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录；

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易于调试：CQL提供了详细的异常码说明，降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍，请参见：https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构，是消息传递的基本单

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级或迁移时，不丢失当前流应用的状态信息，便于任何时间点的任务暂停和恢复。 Flink SQL Table API和SQL借助了Apache Calcite来进行查询的解析，校验以及优化，可以与DataStream和DataSet API无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函

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nager监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源分配）。 NodeManager管理一个YARN集群中的每个节点。NodeManager提供针对集群中每个节点的服务，从监督对一个容器的终生管理到监视资源和跟踪节点健康。MRv1通过插槽管理Map和Reduce任务的执行，而

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stroZero的服务编排功能，类似于编程中一段有流程、条件处理、判断逻辑的程序。这段程序有输入参数和输出参数、可以独立成为一个对外调用的方法。同时，在程序内部，也可以调用其他的方法。 AstroZero中的服务编排是将原来基于代码编程改变为用图形化，拖拉拽的方式去编程。如图1所

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Hive连接 介绍 通过Hive连接，可以对MRS的Hive数据源进行抽取、加载数据。 连接样例 本示例为连接样例消息体。在实际使用中，AK（accessKey）和SK（securityKey）建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 { "links":

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输入文件数超出设置限制导致任务执行失败 Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败 对同一张表或分区并发写数据导致任务失败 Hive任务失败，报没有HDFS目录的权限 Load数据到Hive表失败 参考Hive JDBC代码用例开发的业务应用运行失败 HiveServer和HiveHCat进程故障 MRS

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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语法参考 Hive常见问题

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