是通过对HQL（Hive Query Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。Hive与HQL相关信息，请参考HQL 语言手册。 图3为Hive的结构简图。 Metastore：对表，列和Partition等的元数据进行读写及更新操作，其下层为关系型数据库。

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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 配置Hive读取Hudi表 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

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Hive输出 概述 “Hive输出”算子，用于配置已生成的字段输出到Hive表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：Hive表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive文件存储格式 配置Hive表文件的存储格式（目前支持四种格式： CS V、ORC、RC和PARQUET）。

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RUN ARCHIVE LOG ON tablelocation; 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 tableIdentifier Hudi表的名称 tablelocation Hudi表的存储路径 示例 run archivelog on h1; run archivelog on

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息，注意此处添加的描述信息并不是Hive表中的字段注释信息（comment）。 单击“样本”可浏览数据。 管理Hive元数据表 单击左侧列表中的可在数据库中根据上传的文件创建一个新表，也可手动创建一个新表。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对

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则不补齐。 map 是 - 数据处理规则 当配置Hive表名不存在时，作业提交失败。 当配置的列名与Hive表列名不匹配时，读取不到数据，导入数据条数会为0。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以Hive导出到sqlserver2014数据库为例。 在

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Hive输出 概述 “Hive输出”算子，用于配置已生成的字段输出到Hive表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：Hive表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive文件存储格式 配置Hive表文件的存储格式（目前支持四种格式：CSV、ORC、RC和PARQUET）。

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Hive on HBase 配置跨集群互信下Hive on HBase 删除Hive on HBase表中的单行记录 父主题： 使用Hive

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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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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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GaussDB (DWS) 与传统数据仓库相比，主要有以下特点与显著优势，可解决多行业超大规模数据处理与通用平台管理问题： 易使用 一站式可视化便捷管理 GaussDB(DWS) 让您能够轻松完成从项目概念到生产部署的整个过程。通过使用GaussDB(DWS) 管理控制台，您不需要安装数据仓库软件，也

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服务 > Hive > 配置”。 在搜索框搜索“hive.metastore.warehouse.dir”，修改参数值为OBS路径，例如：obs://hivetest/user/hive/warehouse/，其中“hivetest”为OBS文件系统名。 图1 hive.metastore

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Offline）等行业提供强大的商业决策分析支持。 优势 数据迁移 多数据源，高效批量、实时数据导入。 高性能 PB级数据低成本的存储与万亿级数据关联分析秒级响应。 实时 业务数据流实时整合，及时对经营决策进行优化与调整。 图3 增强型ETL+实时BI分析 实时数据分析 移动互联网、IoT场景下会产生大量实时数据，

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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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裸金属服务器 与传统物理机有什么区别？ 裸金属 服务器 ，让传统物理机具有了自动发放、自动运维、VPC互联、支撑对接共享存储等云的能力。可以像虚拟机一样灵活的发放和使用，同时又具备了优秀的计算、存储、网络能力。裸金属服务器具备物理机的一切特性和优势，您的应用可以直接访问裸金属服务器的处理器和内存，无任何虚拟化开销。

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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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应用层 数据加载工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具，均可以通过标准接口与GaussDB(DWS) 集成。GaussDB(DWS)兼容PostgreSQL生态，且SQL语法进行了兼容MySQL、Oracle和Ter

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SQL进阶及应用开发 01:53:55 数据仓库服务SQL进阶及应用开发 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 数据库对象设计 01:09:09 数据仓库服务数据库对象设计 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 安全与权限设计 52:51 数据仓库服务安全与权限设计 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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大提高数据迁移的效率。针对Hive、HBase、MySQL、DWS（数据仓库服务）数据源，使用高效的数据导入接口导入数据。 多种数据源支持 数据源类型繁杂，针对不同数据源开发不同的任务，脚本数量成千上万。 支持数据库、Hadoop、NoSQL、数据仓库、文件等多种类型的数据源，具体数据类型请参见支持的数据源。

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数据架构支持逆向数据库吗？ 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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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。 兼容Ranger权限模型：提供兼容Ranger权限模型的接口，具备良好的生态扩展性。 建议搭配服务 MapReduce服务（MRS） 数据仓库服务 GaussDB（DWS）

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