添加到HTTP请求的Authorization Header头域 添加到URL的Query参数 POST上传（表单上传）情况下，添加到表单 4 发送携带签名S的API调用请求 将携带签名信息的请求发送给服务端。 OBS服务端 5 接收调用请求 接受客户端的调用请求。 6 验证签名 服

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HA启用的功能 oozie.zookeeper.connection.string ZooKeeper实例的业务IP:端口（多个地址以逗号隔开） ZooKeeper连接信息 oozie.zookeeper.namespace oozie Oozie在ZooKeeper的路径 oozie

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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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多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive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： 基于Kerberos技术的安全认证机制。

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Hive应用开发简介 Hive简介 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HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL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。

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使用Hive Hive用户权限管理 Hive客户端使用实践 快速使用Hive进行数据分析 Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据库 配置Hive读取Hudi表 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法说明

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Hive输出 概述 “Hive输出”算子，用于配置已生成的字段输出到Hive表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：Hive表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive文件存储格式 配置Hive表文件的存储格式（目前支持四种格式： CS V、ORC、RC和PARQUET）。

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Hive输入 概述 “Hive输入”算子，将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：Hive表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名

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Hive输出 概述 “Hive输出”算子，用于配置已生成的字段输出到Hive表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：Hive表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive文件存储格式 配置Hive表文件的存储格式（目前支持四种格式：CSV、ORC、RC和PARQUET）。

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单击右上角的“导入”可导入数据。 单击“概述”，在“属性”域可查看表文件的位置信息。 可查看Hive表各列字段的信息，并手动添加描述信息，注意此处添加的描述信息并不是Hive表中的字段注释信息（comment）。 单击“样本”可浏览数据。 管理Hive元数据表 单击左侧列表中的可在数

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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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ARCHIVE LOG 本章节仅适用于 MRS 3.2.0及之后版本。 命令功能 用于根据配置对Timeline上的Instant进行归档，并从Timeline上将已归档的Instant删除，以减少Timeline的操作压力。 命令格式 RUN ARCHIVELOG ON tableIdentifier;

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企业数字化转型面临的挑战 企业在进行数据管理时，通常会遇到下列挑战。 数据治理 的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。 缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。

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本实验通过部署GDS 服务器 ，使用GDS导入导出的并发能力，实现双DWS集群之间1500万行数据分钟级迁移。 2h 安全管理 权限管理 通过实验创建不同用户，不同Schema，基于权限管理实现数据的隔离和互访，了解用户、角色的关系，了解grant的基本用法，了解基于角色的权限管理(RBAC)。 1.5h

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我的工作台 查看我的工作台 个人日报管理 编辑我的工作项 父主题： 项目管理

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，四种状态除了取决于Hive本身服务的可用性（会用简单的SQL来检测Hive服务的可用性），还取决于Hive服务所依赖的其他组件的服务状态。 Hive实例分为Hiveserver和Metastore两种，健康状态有Good，Concerning ，Unknown三种状态，这三种状态是通

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数据对账对数据迁移流程中的数据一致性至关重要，数据对账的能力是检验数据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标。 本章以DWS数据迁移到MRS Hive分区表为例，介绍如何通过 DataArts Studio 中的数据质量模块实现数据迁移前后的一致性校验。 前提条件 已在数据仓库服务创建DWS集群，确保与DataArts

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UDF功能的权限控制机制 问题 SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的？ 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时，用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏，SparkSQL的UDF功能只允许具备admin权限的用户注册

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UDF功能的权限控制机制 问题 SparkSQL中UDF功能的权限控制机制是怎样的？ 回答 目前已有的SQL语句无法满足用户场景时，用户可使用UDF功能进行自定义操作。 为确保数据安全以及UDF中的恶意代码对系统造成破坏，SparkSQL的UDF功能只允许具备admin权限的用户注册

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CDM 在进行作业分片时，根据源端数据源的差异，分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务（DWS） 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索 （ DLI ） 支持分区表的分区信息分片。 不支持非分区表分片。

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在创建工单以及留言页面提交的信息，包括描述、留言、上传日志截图等文件 在创建工单以及留言页面提交的信息，在处理过程中服务人员要求提供的信息以更快更准确的定位处理问题 提交时请注意不要在工单描述、留言、日志文件等地方提交个人敏感数据，比如密码、手机号等 否 是 工单信息是工单处理的基本必要信息，

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