Access Protocol，简称为LDAP），为Kerberos认证提供用户和用户组数据保存能力。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query

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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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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。 Hadoop MRS HDFS 支持按文件分片。 MRS HBase 支持按HBase的Region分片。

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数据仓库服务（DWS）连接参数说明 连接数据仓库服务（DWS）时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 数据仓库服务（DWS）连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名称，根

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Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里？ hadoopstreaming.jar位置在/opt/share/hadoop-streaming-*目录下。其中*由Hadoop版本决定。 jdk环境变量：/opt/client/JDK/component_env Hado

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Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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ES-Hadoop导数据时报"Could not write all entries"异常 问题分析 Elasticsearch后台的bulk的线程池最大只支持接受200请求数队列，超过的请求会被rejected。 解决方案 建议根据实际情况调整客户端的并发写入请求数（调整到一个

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。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 随

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获取数据仓库自定义属性列表 功能介绍 获取数据仓库自定义属性列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses/custom-attributes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID

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数据仓库服务（DWS）连接参数说明 连接数据仓库服务（DWS）时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户，密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 数据仓库服务（DWS）连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名称，根

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ON books USING GIN (tags); 使用GIN索引执行搜索查询，以便在tags列中查找包含特定标签的书籍。查找包含标签“fiction”的书籍： 1 2 3 4 5 6 SELECT * FROM books WHERE tags @> ARRAY['fiction'];

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利用Elasticsearch-Hadoop插件，完成Hive和 CSS 服务的Elasticsearch直接的数据交互，通过Hive外部表的方式，可以快速将Elasticsearch索引数据映射到Hive表中。 Elasticsearch-Hadoop (ES-Hadoop) 连接器将Hadoop海量的数

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MRS数据源使用概述 MRS集群简介 MapReduce服务 （MapReduce Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。有关MRS服务的详细信息，请参考《MapReduce服务用户指南》。

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虽然这个主题主要关注Git，但大多数源代码控制界面和工作流程在其他源代码管理系统中也是通用的。如果您对Git还不熟悉，可以从git-scm网站开始，那里有一本流行的在线书籍和入门视频。 在使用源代码管理（SCM）功能之前，CodeArts IDE将利用您机器上的Git安装，因此您需要安装Git。请确保安装的是2

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。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 随

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作数据计算处理的存算分离场景。 用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置，即可实现OBS的访问。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query

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适用于数据仓库服务（DWS）的最佳实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 dws-clusters-no-public-ip DWS集群未绑定弹性公网IP dws DWS集群绑定弹性公网IP，视为“不合规”

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由于关系型数据库所采用的JDBC驱动相同，所以连接参数也一样，具体参数请参见PostgreSQL/SQLServer连接参数说明。 数据仓库服务（DWS） 连接数据仓库服务（DWS）时，具体参数请参见数据仓库服务（DWS）连接参数说明。 SAP HANA 连接SAP HANA时，具体参数请参见SAP HANA连接参数说明。

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性能。因此，数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理（企业的业务运营），而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。两者各司其职，互不干扰。简单一句话可以理解为，数据库主要负责数据更新，数据仓库主要负责数据分析。 云数据仓库解决方案 传统的数据仓库售价昂贵，设备

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SQL语句。 Spark SQL：使用Spark提供的类似SQL的Spark SQL语句，实时查询和分析用户数据。 Hive：建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库。MRS支持提交HiveScript脚本和直接执行Hive SQL语句。 Flink：提供一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。

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快速开发Hive HCatalog应用 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HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL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。 Hive主要特点如下：

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