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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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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调测Hive应用 在Windows中调测Hive JDBC应用 在Linux中调测Hive JDBC应用 在Linux中调测Hive HCatalog应用 父主题： Hive开发指南

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Hive服务启动失败 Hive服务启动失败最常见的原因是metastore实例无法连接上DBservice，可以查看metastore日志中具体的错误信息。 可能原因 DBservice没有初始化好Hive的元数据库hivemeta。 DBservice的浮动IP配置有误，导致m

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重启Hive服务失败 用户问题 修改Hive服务配置后，保存配置失败，Manager页面Hive服务的配置状态为配置失败。 问题现象 用户A在 MRS 节点后台上打开了Hive相关配置文件且未关闭，此时用户B在MRS Manager页面的“服务管理”中修改Hive配置项，保存配置并重

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Hive应用开发概述 Hive应用开发简介 Hive应用开发常用概念 Hive应用开发流程 Hive应用开发样例工程介绍 父主题： Hive开发指南（普通模式）

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select

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解决数据倾斜的问题，可通过设置“set hive.optimize.skewjoin=true”并调整hive.skewjoin.key的大小。hive.skewjoin.key是指Reduce端接收到多少个key即认为数据是倾斜的，并自动分发到多个Reduce。 父主题： Hive性能调优

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ericStatsEvaluator.init. 解决方案：set hive.map.aggr=false; Hive SQL设置hive.auto.convert.join = true（默认开启）和hive.optimize.skewjoin=true执行报错：ClassCastException

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Hive用户权限管理 Hive用户权限说明 创建Hive角色 配置Hive表、列或数据库的用户权限 配置Hive业务使用其他组件的用户权限 父主题： 使用Hive

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by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。 操作步骤 在Hive客户端进行如下设置： set hive.map.aggr=true; 注意事项 Group By数据倾斜 Group By也同样存在数据倾斜的问题，设置“hive.groupby.skewindata”为“true”，生成的查询计划会有两个MapReduce

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Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select

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Hive运维管理 Hive常用配置参数 Hive日志介绍 导入导出Hive数据库 导入导出Hive表/分区数据 使用Hive异常文件定位定界工具 父主题： 使用Hive

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组件业务用户（集群未启用Kerberos认证（普通模式）请跳过该操作） 登录Hive客户端，并执行以下命令创建Hive表： beeline create table hivetest(a int, b string); insert into hivetest values (1,"test01")

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API访问服务端进行Hive的相关操作。 HQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数

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Hive应用开发简介 Hive介绍 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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调测Hive应用 在本地Windows环境中调测Hive JDBC样例程序 在Linux环境中调测Hive JDBC样例程序 调测Hive HCatalog样例程序 调测Hive Python样例程序 调测Hive Python3样例程序 调测Hive SpringBoot样例程序

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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配置Hive源端参数 作业中源连接为Hive连接时，源端作业参数如表1所示。 表1 Hive作为源端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 数据库名称 输入或选择数据库名称。单击输入框后面的按钮可进入数据库选择界面。 default 表名 输入或选择Hive表名

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备份Hive业务数据 操作场景 为了确保Hive日常用户的业务数据安全，或者系统管理员需要对Hive进行重大操作（如升级或迁移等），需要对Hive数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过 FusionInsight

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