Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。 图1 Hive结构 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。 Driver：管理HQL执行的生命周期并贯穿Hive任务整个执行期间。 Compiler：编译HQL并将其转

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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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Hive对接OBS 概述 Hive是一个 数据仓库 工具，可以对存储在分布式存储中的大规模数据进行数据提取、转化和加载，它提供了丰富的SQL查询方式来进行数据分析。 前提条件 已安装Hadoop，具体请参见Hadoop对接OBS。 对接步骤 以Hive 2.3.3为例。 下载apache-hive-2

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数据仓库服务 GaussDB (DWS)接入LTS 支持数据仓库GaussDB（DWS）日志接入LTS。 具体接入方法请参见集群日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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限。支持授予Hive管理员权限、访问数据库、表和列的权限。 Hive使用场景及对应权限 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表拥有完整权限，可直接创建表、查询数据、删除数据、插入数据、更新数据以及授权他人访问表与对应HDFS目录与文件。

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接入HIVE数据源 概述 ROMA Connect支持把HIVE作为一个数据源，用于创建数据API。在使用HIVE数据源前，您需要先接入数据源。 数据集成中仅支持百万以内数据量。 前提条件 每个接入的数据源都要归属到某个集成应用下，在接入数据源前您需要有可用的集成应用，否则请提前创建集成应用。

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WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 单击“数据源”，在Hive数据源所在行的“操作”列下单击“编辑”，在页面内新增如下自定义配置： 表1 元数据超时参数 参数名称 默认值 描述 hive.metastore-timeout 10s 共部署Hive数据源加载元数据缓存最大超时时间，单位为秒或分钟

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登录智能数据洞察控制台。 单击“数据源> 新建数据源”，进入新建数据源页面，源库类型选择数据Hive，接入网络类型选择公网。 填写其他参数，参数说明如表1所示。 图1 接入Hive数据源参数 表1 参数说明 参数名称 是否必填 说明 源库类型 是 接入的数据源类型，本示例为Hive。更多数据源类型连接请参考表1。

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查询角色及权限 查询用户信息 查询用户角色 查询功能权限 查询团队角色 查询团队权限 父主题： 用户组织管理API

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要对数据进行实时分析，GaussDB(DWS)的快速入库和查询能力可支持实时数据分析。 图4 实时数据分析 优势 流式数据实时入库 互联网等数据经过流计算及AI服务处理后，可实时写入GaussDB(DWS)。 实时监控与预测 围绕数据进行分析和预测，对设备进行监控，对行为进行预测，实现控制和优化。

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方式即可。 HDFS文件方式读取数据时，性能较好，但不支持使用WHERE条件做数据过滤及在字段映射页面添加新字段。 JDBC方式读取数据时，支持使用WHERE条件做数据过滤及在字段映射页面添加新字段。 更多参数的详细配置可以参考： CDM 配置Hive源端参数。 目的端作业配置，具体参考如下：

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填写数据源的描述信息。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/数据汇总层/数据集市层/应用数据层/贴源数据层。 JDBC字符串 Hive数据库的JDBC格式连接串，格式：jdbc:hive2://host:port/dbname。 host为数据库的连接地址。 port为数据库的连接端口号。

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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符建表，但对于在Hive数据源中指定MultiDelimitSerDe类作为序列化类来创建text数据格式的多分隔符表，可以通过HetuEngine查询，其他场景不支持。 HetuEngine对接的Hive数据源支持Hudi表重定向功能。适用于 MRS 3.3.0及以后版本。该功能支持在Hive

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通过Hue查看Hive元数据 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中管理Hive的元数据，可以通过Hue完成任务。 元数据管理器使用介绍 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 查看Hive表的元数据 在左侧导航栏单击表，单击某一表名称，界面将显示Hive表的元数据信息。

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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ZooKeeper, Flink, Redis）； （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

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。 例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会产生“Method

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cardNo; HetuEngine跨域功能简介 HetuEngine提供统一标准SQL对分布于多个地域（或数据中心）的多种数据源实现高效访问，屏蔽数据在结构、存储及地域上的差异，实现数据与应用的解耦。 图2 HetuEngine跨域功能示意 跨域关键技术和优势 无单点瓶颈：HSFabr

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