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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大提高数据迁移的效率。针对Hive、HBase、MySQL、DWS（数据仓库服务）数据源，使用高效的数据导入接口导入数据。 多种数据源支持 数据源类型繁杂，针对不同数据源开发不同的任务，脚本数量成千上万。 支持数据库、Hadoop、NoSQL、数据仓库、文件等多种类型的数据源。 多种网络环境支持

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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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相应参数值，Hive常用参数如表1所示。 表1 Hive常用参数说明 参数名称 参数说明 默认值 hive.auto.convert.join Hive基于输入文件大小将普通join转为mapjoin的开关，取值范围为： true false 说明： 在使用Hive进行联表查询，

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数据仓库上云与实施服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 上云与实施

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图解数据仓库服务

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Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。WebUI是通过浏览器访问Hive。 MRS 仅支持Client方式访问Hive，使用操作请参考从零开始使用Hive，应用开发请参考Hive应用开发。 元数据存储：Hive将元数据存储在数据库中，如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括表

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> 重启实例”重启受影响的Hive实例。 步骤二：访问HiveServer 开启LDAP认证后，访问HiveServer需要提供LDAP的用户名和密码。即可在Hive客户端节点执行以下命令连接HiveServer： beeline -u "jdbc:hive2://${hs_ip}:${hs_port}"

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本服务的优势 兼容Hive元数据模型：提供兼容Hive元数据模型的SDK客户端，使计算引擎对接LakeFormation更轻松和高效。 兼容Ranger权限模型：提供兼容Ranger权限模型的接口，具备良好的生态扩展性。 建议搭配服务 MapReduce服务 （MRS） 数据仓库服务 GaussDB （DWS）

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见准备连接Hive集群配置文件。 配置安全登录 安全认证主要采用代码认证方式，支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。 以下代码在“hive-examples/hive-jdbc-example”样例工程的“com.huawei.bigdata.hive.examp

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Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错： com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错： com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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] } 参数说明 参数 是否必选 类型 说明 fromJobConfig.hive 否 String 待抽取数据的数据源，作业源端为Hive时，这里为“hive”。 fromJobConfig.database 否 String 待抽取数据的数据库，例如“default”。

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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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toString(); 注：直连HiveServer时，若当前连接的HiveServer故障则会导致访问Hive失败；若使用ZooKeeper的访问Hive，只要有任一个HiveServer实例可正常提供服务即可。因此使用JDBC时建议通过ZooKeeper的方式访问Hive。 加载Hive JDBC驱动。

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Hive结果表 功能描述 本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。

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k来读写Hive的表。Overview | Apache Flink 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

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创建Hive角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置Hive的角色。Hive角色可设置Hive管理员权限以及Hive数据表的数据操作权限。 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

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Hive故障排除 如何对insert overwrite自读自写场景进行优化 父主题： 使用Hive

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MRS Hive SQL 功能 通过MRS Hive SQL节点执行数据开发模块中预先定义的Hive SQL脚本。 MRS Hive SQL节点的具体使用教程，请参见开发一个Hive SQL作业。 MRS Hive SQL节点不支持Hive的事务表。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS

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com/en/offerings-programs/support-small-medium-enterprises/business-one.html 父主题： 安装软件

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