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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三种产品形态，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 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DWS管理控制台，您不需要安装数据仓库软件，也不需要部署数据仓库 服务器 ，就可以

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请尝试使用共享型ELB重试。 DWS.6041 独享型ELB未开启跨VPC转发特性或与集群VPC不一致，绑定弹性负载均衡失败。 请前往ELB界面开启跨VPC开关或选择与集群VPC一致的LB重试。 DWS.8902 当变更规格时，选择了不支持变更的规格。 选择规格列表中的其他规格。 DWS.8903 当变更规格时，选择的规格已经售罄。

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集群 使用Python第三方库PyGreSQL连接集群 集群运维 创建DWS 2.0集群 创建DWS 3.0集群 修改集群参数 备份与恢复 变配与扩容 审计日志 监控集群 Region内集群容灾 智能运维 数据库用户管理 运维账户 集群日志管理 启停集群 资源负载管理 资源管理 逻辑集群管理

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数据仓库自定义属性 获取数据仓库自定义属性列表 父主题： API

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。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景， 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计算使用

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管理检测与响应服务和传统漏洞扫描的主要区别是什么？ 管理检测与响应服务的核心是安全专家人工服务，相比传统漏洞扫描，管理检测与响应团队审核您申请范围的归属权和体检报告，且由第三方具有权威的资质和专业的技术的信息安全测评机构进行管理检测与响应服务，检测深度和广度更有显著优势，能够发现普通扫描器无法发现的安全风险。

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MapReduce服务（MapReduce Service，MRS） LakeFormation与MRS集群中的Ranger、Hive、Spark对接，实现湖、仓元数据统一管理。 数据仓库服务 GaussDB（DWS） LakeFormation与DWS对接，实现湖、仓元数据统一管理。

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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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数据仓库自定义属性 表1 数据仓库自定义属性权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库自定义属性列表 GET /v1.0/{project_id}/common/wareho

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Gdal 1.11.0 发布区域：全部 如何使用PostGIS？ 与PostgreSQL差异 GaussDB(DWS)兼容PostgreSQL生态，但使用语法与PostgreSQL存在一定差异。 发布区域：全部 gsql与psql差异 函数差异 数据类型差异 不支持PostgreSQL的功能

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智能数据湖 DataArts Studio 集成了丰富的数据引擎，支持对接所有华为云的 数据湖 与数据库云服务，例如MapReduce服务MRS、数据仓库服务DWS等，也支持对接企业传统数据仓库，例如Oracle。 父主题： 实施步骤

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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，十分适合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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k来读写Hive的表。Overview | Apache Flink 从Flink 1.11.0开始，在使用 Hive方言时，Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来

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传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 数据开发当前支持两种调度依赖策略：传统周期调度依赖和自然周期调度依赖。 传统周期调度依赖，只支持同周期或者大周期依赖于小周期，不支持小周期依赖于大周期。详细说明如下： 同周期依赖，依赖时间段范围为从当前批次时间往前推一个周期。 跨周期依赖，依赖时间段范围为上一个周期时间段内。

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务（OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟

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开发Hive应用 Hive样例程序开发思路 创建Hive表 加载Hive数据 查询Hive数据 分析Hive数据 开发Hive用户自定义函数 父主题： Hive开发指南

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加载文件到Hive的需求，但是当指定“LOCAL”时，这里的路径指的是当前连接的“HiveServer”的本地文件系统的路径，同时由于当前的“HiveServer”是集群式部署的，客户端在连接时是随机连接所有“HiveServer”中的一个，需要注意当前连接的“HiveServe

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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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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（普通模式）

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