di表同步为Hive表，表名为table hive_sync_test3，使用unite、country和state为分区键，命令示例如下： run_hive_sync_tool.sh --partitioned-by unite,country,state --base-path

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Editors > Hive”。 在“Databases”选择一个Hive中的数据库，默认数据库为“default”。 系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。 在HiveQL语句编辑区输入HiveQL语句。

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示例3：使用CTAS语句将源表的全部数据或部分数据创建新的 DLI 表 示例说明：根据示例1：创建DLI非分区表中创建的DLI表table1，使用CTAS语法将table1中的数据复制到table1_ctas表中。 在使用CTAS建表的时候，可以忽略被复制的表在建表时所使用的语法，即不论在

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Boolean API响应信息是否格式化 true： 对响应信息进行格式化 false：对响应信息格式化不进行格式化 缺省值：false parameters 否 Array of LdApiParameter objects 后端API的请求参数列表 表4 LdApiParameter

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Boolean API响应信息是否格式化 true： 对响应信息进行格式化 false：对响应信息格式化不进行格式化 缺省值：false parameters 否 Array of LdApiParameter objects 后端API的请求参数列表 表4 LdApiParameter

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响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 groups Array of GetGroup objects 存储组列表 count Integer 返回的 data-store-group 数量 最小值：0 最大值：4 表5 GetGroup 参数 参数类型

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查询存储库列表 功能介绍 查询存储库列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/{project_id}/vaults 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 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型

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案例：调整中间表存储方式 在 GaussDB (DWS)中行存表使用行执行引擎，列存表使用列执行引擎。如果一个SQL语句涉及的表既有行存表又有列存表，系统会自动选择行执行引擎。由于列执行引擎的性能(除indexscan相关的算子)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别是对

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of StoragePool objects 存储池列表 page_info PageInfo object 分页信息 表5 StoragePool 参数 参数类型 描述 id String 存储池ID name String 存储池名称 edge_site_id String 边缘小站ID

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案例：调整中间表存储方式 现象描述 在GaussDB中行存表天然的使用行执行引擎，列存表天然的使用列执行引擎。如果一个SQL语句涉及的表既有行存表又有列存表，系统会自动选择行执行引擎。由于列执行引擎的性能(除indexscan相关的算子)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用

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案例：调整中间表存储方式 在GaussDB(DWS)中行存表使用行执行引擎，列存表使用列执行引擎。如果一个SQL语句涉及的表既有行存表又有列存表，系统会自动选择行执行引擎。由于列执行引擎的性能(除indexscan相关的算子)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别是对

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linkConfig.obsSupport 是 Boolean 需服务端支持OBS存储。在创建Hive表时，您可以指定将表存储在OBS中。 linkConfig.runMode 是 枚举 “HIVE_3_X”版本支持该参数。支持以下模式： EMBEDDED：连接实例与 CDM 运行在一起，该模式性能较好。

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HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力，主要参考标准的SQL，Hive进行了部分的修改，形成了自己的特有的SQL语法HQL（Hive SQL），更加适合于Hadoop的分布式体系，该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入

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MRS Hive连接ZooKeeper时报错“ConnectionLoss for hiveserver2” Hive执行insert into语句报错 增加Hive表字段超时 重启Hive服务失败 Hive分区数过多导致删除表失败 Hive执行msck repair table命令时报错

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Hive方言 简介 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之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink

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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读取关系型数据库数据 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 Hive常见问题

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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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CLEANARCHIVE 命令功能 用于对Hudi表的归档文件进行清理，以减少Hudi表的数据存储及读写压力。 命令格式 set hoodie.archive.file.cleaner.policy = KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE; set hoodie

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Hive表名 配置Hive表名。 仅支持一个Hive表。 String 是 无 分区过滤器 配置分区过滤器可以导出指定分区数据，默认为空，导出整个表数据。 例如导出分区字段locale的值为“CN”或“US”的表数据，输入如下： locale = "CN" or locale = "US"

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di表同步为Hive表，表名为table hive_sync_test3，使用unite、country和state为分区键，命令示例如下： run_hive_sync_tool.sh --partitioned-by unite,country,state --base-path

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示例3：使用CTAS语句将源表的全部数据或部分数据创建新的OBS表 示例说明：根据示例1：创建OBS非分区表中创建的OBS表table1，使用CTAS语法将table1中的数据复制到table1_ctas表中。 在使用CTAS建表的时候，可以忽略被复制的表在建表时所使用的语法，即不论在

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