然后进入到作业开发页面，拖动 MRS Hive SQL节点到画布中并单击，配置节点的属性。 图3 配置MRS Hive SQL节点属性 关键属性说明： 节点名称：默认显示为SQL脚本“hive_sql”的名称，支持修改。 SQL脚本：关联开发Hive SQL脚本中开发完成的Hive SQL脚本“hive_sql”。

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Hive同步数据报错SQLException 问题 Hive同步数据时报错： Caused by: java.sql.SQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code

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columns(education string,technical string); 根据用户编号查询用户姓名和地址。 以查询编号为12005000201的用户姓名和地址为例，其他用户类似。 select name,addr from user_info where id='12005000201';

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在 FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Hive”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”，分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除

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进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 海量结构化数据分析汇总。 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 灵活的数据存储格式，支持JSON、 CS V、TEXTFILE、RCFILE、SEQUENCEFILE、ORC等存储格式。 Hive作为一个基于HDFS和MapR

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数据库类：包括 数据仓库 服务（DWS）、 数据湖探索 服务（ DLI ）、 MapReduce服务 （MRS）的Hive、MapReduce服务（MRS）的SparkSQL、云数据库（RDS）MySQL、云数据库（RDS）PostgreSQL、云数据库（RDS）SQL Server、MySQL、PostreSQL、SQL

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（可选）配置DWS和MRS Hive 使用数据库水印前，您先完成如下操作前提： 修改DWS集群参数。 为能正常对DWS数据进行敏感数据识别和隐私保护管理，需要提交工单对DWS集群的javaudf_disable_feature参数进行修改，否则将导致操作失败。如果您不涉及DWS数据，则可以不用修改。

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同步MRS Hive和Hetu权限 在MRS Hetu对接MRS hive数据源并使用Ranger权限管控的场景下，通过Hetu访问同集群的Hive数据源，会统一使用Hetu端的Ranger权限做鉴权，而不受Hive端的Ranger权限管控。 为了避免该场景下需要在Hetu端重复

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File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提供分布式、高可用性的协调服务能

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登录IAM服务控制台，创建一个用户组，该用户组所绑定策略和提交作业用户所在用户组权限相同。 将提交作业的用户添加到新用户组中。 刷新MRS控制台集群详情页面，“IAM用户同步”会显示“未同步”。 单击“IAM用户同步”右侧的“同步”。同步状态在MRS控制台页面选择“操作日志”查看当前用户是否被修改。 是，则可以重新提交Hive作业。

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Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别 问题现象 Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别是什么？ 解决方案 Hive服务的健康状态（也就是在Manager界面看到的健康状态）有Good，Bad，Partially Healthy，Unknown四种状态 ，四种

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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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ALM-16001 Hive数据仓库空间使用率超过阈值（2.x及以前版本） 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

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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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array<array<int>>。 map<KeyType, ValueType> map<KeyType, ValueType> 暂不支持嵌套，KeyType 和 ValueType 需要为基础类型。 struct<col1: Type1, col2: Type2, ...> struct<col1:

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持提交HiveScript脚本和直接执行Hive SQL语句。 Flink：提供一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。 HadoopStreaming：HadoopStreaming作业像普通Hadoop作业一样，除了可以指定输入和输出的HDFS路径

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了解华为云数据仓库服务的产品架构、功能和应用场景，有助于您更准确地匹配实际业务，让数据分析变得更简单、更方便。 产品介绍 什么是数据仓库服务 产品功能 应用场景 如何访问DWS 一张图了解DWS 技术指标 MySQL、TD和Oracle语法差异 与PostgreSQL差异 03 入门

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实施所需的通信基础架构和组件 服务内容 服务内容 服务说明 华为云数据仓库产品咨询服务 理解客户业务需求，结合客户需求场景分析结果，提供华为云数据仓库产品及解决方案咨询服务。 华为云数据仓库平台安装部署规划与实施 提供华为云数据仓库软件组网规划、安装、配置与调测服务。 数据仓库迁移方案设计与实施支持

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Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持

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Hive Hive基本原理 Hive CBO原理介绍 Hive与其他组件的关系 Hive开源增强特性 父主题： 组件介绍

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Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题： Connector列表

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