权限；而在spark-sql模式下，查询视图需要视图的SELECT权限和表的SELECT权限。 删除、修改视图时，必须要有视图的owner权限。 SparkSQL权限模型 用户使用SparkSQL服务进行SQL操作，必须对SparkSQL数据库和表（含外表和视图）拥有相应的权限。

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Hive SQL和Spark SQL脚本执行失败，界面只显示执行失败，没有显示具体的错误原因？ 可能原因 Hive SQL和Spark SQL脚本执行失败，界面只显示执行失败，没有显示具体的错误原因，可能是由于连接方式导致的。 解决方案 请确认当前Hive SQL和Spark SQL脚本使用的数据连接为“ MRS

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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。 SparkScript：支持提交SparkScript脚本，批量执行Spark SQL语句。 Spark

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数据湖 建设和持续运营 场景描述 数据湖建设和持续运营，是指数据湖的初始化建设及后续日常的海量元数据及权限管理，因此用户需要便捷高效的建设和管理方式。 传统方式的弊端 仅支持通过计算引擎（Hive、Spark等）执行SQL实现元数据的定义、修改、查询，对用户有一定的技能要求，缺少提升易用性的可视化界面。

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创建 数据仓库 GaussDB (DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保E CS 与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格

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数据仓库错误码 SQL标准错误码说明 第三方库错误码说明 GAUSS-00001 -- GAUSS-00100 GAUSS-00101 -- GAUSS-00200 GAUSS-00201 -- GAUSS-00300 GAUSS-00301 -- GAUSS-00400 GAUSS-00401

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数据。 图9 任务配置 单击“保存并运行”，回到作业管理界面，在作业管理界面可查看作业执行进度和结果。 作业执行成功后，单击作业操作列的“历史记录”，可查看该作业的历史执行记录、读取和写入的统计数据。 在历史记录界面单击“日志”，可查看作业的日志信息。 父主题： 使用教程

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MySQL->MySQL实时迁移和同步 全量阶段失败报错，关键词“Table *** doesn't exist” 全量阶段失败报错，关键词“The background process is unavailable” 全量阶段失败报错，关键词“Communications link

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开发和部署对接HetuEngine的Hive UDF 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用Hive UDF的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本，需要基于JDK17.0.4及以上版本开发。本章节以MRS 3.3

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准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用JDBC/Python/Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。

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准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用JDBC/Python/Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。

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MRS Hive 获取MRS Hive配置文件方法如下： 获取“krb5.conf”和“user.keytab”文件。 参考下载用户认证文件，在MRS Manager下载用户认证文件，解压后得到“krb5.conf”和 “user.keytab”文件。 获取“hiveclient

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Hive同步 Hive同步数据报错SQLException Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException Hive同步数据报错SemanticException 父主题： Hudi常见问题

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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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权限；而在spark-sql模式下，查询视图需要视图的SELECT权限和表的SELECT权限。 删除、修改视图时，必须要有视图的owner权限。 SparkSQL权限模型 用户使用SparkSQL服务进行SQL操作，必须对SparkSQL数据库和表（含外表和视图）拥有相应的权限。

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Hive方言 简介 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之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink

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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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在sqlserver2014上创建一张空表“test_1”用于存储Hive数据。执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Hive输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，系统将自动读取数据

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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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批处理主要特点是耗时时间长，消耗的资源比较多，主要的调优和设计推荐如下： 尽量使用ORC File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩算法为Zlib和Snappy。其中Zlib压缩比高，但压缩解压时间比Snappy长，消耗资源比如Snappy多。Snappy平衡了的压缩比和压缩解压的性能。推荐使用Snappy。

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Hudi表的存储路径。 hoodie.archive.file.cleaner.policy 清理归档文件的策略：目前仅支持KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE和KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS两种策略，默认策略为KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS。

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