数据仓库 咨询与规划服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 咨询与规划

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auth.user：在Kibana中创建的具有1创建的索引的操作权限的用户密码及用户名，详细内容请参见使用Kibana创建用户并授权。 es.nodes：需要连接的IP，可登录 CSS 管理控制台，在集群列表的“内网访问地址”列即可查看对应集群的IP地址。 es.port：外部访问El

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数据仓库自定义属性 表1 数据仓库自定义属性权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库自定义属性列表 GET /v1.0/{project_id}/common/wareho

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g:EnterpriseProjectId GaussDB (DWS)的API通常对应着一个或多个授权项。表2展示了API与授权项的关系，以及该API需要依赖的授权项。 表2 API与授权项的关系 API 对应的授权项 依赖的授权项 POST /v2/{project_id}/alarm-subs

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数据仓库优化与支持服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 优化与提升

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基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集群的认证模

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配置Hive任务的最大map数 “hive.mapreduce.per.task.max.splits”参数可用于从服务端限定Hive任务的最大map数，避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群 >

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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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AUTHORIZATION”区域的组件插件名称“OBS”，为对应用户的用户组赋予OBS存储路径的“Read”和“Write”的权限。 例如，为“hgroup1”用户组赋予“obs://obs-test/test/”目录的“Read”和“Write”的权限： 图7 为用户组赋予OBS路径读和写的权限 在首页中单击“HADOOP

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版本软件是指软件升级时使用的安装文件。 校验文件 校验文件即数字签名，用于校验待升级设备软件包。 软件升级 软件升级是指在现有的软件版本基础上，安装新版本，合入新版本带来的变化。软件升级一般会涉及部分系统配置数据的调整，还可能涉及设备硬件的调整。NetEco系统中涉及的软件升级包括设备升级。设备软件升级流程见图1。

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企业项目ID默认取值为“0”，表示默认企业项目。如果需要查询所有企业项目下的主机，请传参“all_granted_eps”。如果您只有某个企业项目的权限，则需要传递该企业项目ID，查询该企业项目下的主机，否则会因权限不足而报错。 sort_key 否 String 排序的key值，目前只支持按照recent_sc

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软件发布库2.0的简介 软件发布库是一种通用软件制品库，用来统一管理不同格式的软件制品。除了基本的存储功能，还提供构建部署工具集成、版本控制、访问权限控制、安全扫描等重要功能，是一种企业处理软件开发过程中产生的所有制品包类型的标准化方式。 约束与限制 制品仓库服务（CodeArts

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华北-北京四 集群名称 待创建的 MRS 集群名称。 MRS_demo 集群类型 待创建的MRS集群类型。 选择“自定义” 版本类型 待创建的MRS集群版本类型。 普通版 集群版本 待创建的MRS集群版本。 MRS 3.1.0 组件选择 选择待创建的MRS集群配套的组件。 Hadoop分析集群

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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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在迁移过程中，数据读写过程都是由一个单一任务完成的，受限于资源，整体性能较低，对于海量数据场景通常不能满足要求。 CDM 任务基于分布式计算框架，自动将任务切分为独立的子任务并行执行，能够极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。

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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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Hive分区修剪的谓词下推增强 配置场景 在旧版本中，对Hive表的分区修剪的谓词下推，只支持列名与整数或者字符串的比较表达式的下推，在2.3版本中，增加了对null、in、and、or表达式的下推支持。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 >

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基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集群的认证模

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说明： 在使用Hive进行联表查询，且关联的表无大小表的分别（小表数据<24MB）时，建议将此参数值修改为“false”，如果此时将此参数设置为true，执行联表查询时无法生成新的mapjoin。 true hive.default.fileformat Hive使用的默认文件格式

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配置Hive任务的最大map数 操作场景 此功能适用于Hive。 此功能用于从服务端限定Hive任务的最大map数，避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 进入Hive服务配置页面： MRS 3.x之前版本，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理 > Hive

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如果HiveServer实例被迁移，原始的示例程序会失效。在HiveServer实例迁移之后，用户需要更新示例程序中使用的HiveServer的IP地址。 在HAConnection的第三个参数填写正确的用户名，密码可以不填写。创建连接，执行HQL，样例代码中仅执行查询所有表功能，可根据实际情况修改HQL内容，输出查询的列名和结果到控制台。

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