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，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息

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如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常

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获取数据仓库的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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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。 一个完整的授权活动，需要针

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（3）华为大数据解决方案、功能特性及华为在大数据行业的成功案例。 知识点 大数据技术发展趋势及鲲鹏大数据 3% HDFS分布式文件系统和 ZooKeeper 12% Hive 分布式数据仓库 10% HBase技术原理 11% MapReduce 和 Yarn 技术原理 9% Spark 基于内存的分布式计算 7%

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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集群未绑定弹性公网IP DWS集群运维时间窗检查 DWS集群VPC检查 父主题： 系统内置预设策略

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发 MRS 作业，完成MRS与其他20多种异构数据源之间的数据迁移和数据集成；通过强大的作业调度与灵活的监控告警，轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce

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登录MRS控制台，在导航栏选择“现有集群”。 单击集群名称，进入集群详情页面。 在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“单击同步”进行IAM用户同步。 在集群详情页的“概览”页签，单击“委托”右侧的“管理委托”选择步骤一：创建E CS 委托的委托并单击“确定”进行绑定，或单击“新建委托”进入IAM控制台进行创建后再在此处进行绑定。

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对主机扫描出的漏洞执行“忽略”操作有什么影响？ 在扫描详情页面中，如果您确认扫描出的漏洞不会对主机造成危害，您可以在目标漏洞所在行的“操作”列，单击“忽略”，忽略该漏洞。后续执行扫描任务会扫描出该漏洞，但相应的漏洞统计结果将发生变化，扫描报告中也不会出现该漏洞。 父主题： 主机扫描类

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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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如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予权限。所以根据Hive使用场景的不同，用户需要的权限可能也不相同。 表1 Hive使用场景 主要场景 用户需要的权限 使用Hive表、列或数据库 使用其他用户创建的Hive表、列或数据库，不同的场景需要不同的Hive权限，例如： 创建表，需要“建表”。

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HetuEngine的客户端，使用者通过客户端向服务端提交查询请求，然后将执行结果取回并展示。 HSBroker HetuEngine的服务管理，用作计算实例的资源管理校验，健康监控与自动维护等。 HSConsole 对外提供数据源信息管理，计算实例管理，自动化任务的查看等功能的可视化操作界面和RESTful接口。

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编辑连接：单击该连接名称，或者单击操作列的“编辑”进入修改连接的界面，修改连接时需要重新输入数据源的登录密码。 测试连通性：单击操作列的“测试连通性”，直接测试已保存连接的连通性。 查看连接JSON：选择操作列的“更多 > 查看连接JSON”，以JSON文件格式查看连接参数的配置。 编辑连接JSON：选择操作列的“更多

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多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性：

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编辑连接：单击该连接名称，或者单击操作列的“编辑”进入修改连接的界面，修改连接时需要重新输入数据源的登录密码。 测试连通性：单击操作列的“测试连通性”，直接测试已保存连接的连通性。 查看连接JSON：选择操作列的“更多 > 查看连接JSON”，以JSON文件格式查看连接参数的配置。 编辑连接JSON：选择操作列的“更多

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Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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用户可以根据需要在文本框中输入对该数据源的描述信息。 设置完成后，配置数据源连接参数，具体参数如表2所示。 表2 参数说明 参数 说明 连接地址 MRS_HIVE数据库的IP地址。 端口 MRS_HIVE数据库的端口号。 数据库名称 MRS_HIVE数据库服务的名称。 域名 MRS_HIVE数据库的域名。

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Tab对象的操作 查询Tab列表 父主题： 元数据

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Flow对象的操作 创建Flow对象 查询Flow对象 按照flow_id查询/查询flow_id的入参出参信息 根据flow_id修改Flow对象 按照flow_id删除flow 父主题： 元数据

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桶的基本操作 本章介绍对桶的一系列管理操作。 创建桶 搜索桶 查看桶的基本信息 碎片管理 删除桶

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