Hive兼容表和通用表。 Hive兼容表是以Hive兼容的方式存储的，他们的元数据和实际的数据都在分层存储中。因此，通过flink创建的与hive兼容的表，可以通过hive查询。 Hive通用表是特定于Flink的。当使用HiveCatalog创建通用表时，只是使用HMS来持久化

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

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设置 CDN加速 后，处理过的图片存储在哪里？ 用户通过CDN访问图片处理服务，CDN会对处理后的图片做缓存，此时处理后的图片存储在CDN。当用户再次对该图片进行相同的处理时，由CDN直接返回处理后的效果，不会再次访问图片处理服务，也不会对此次图片处理请求进行计费。 父主题： 图片处理

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

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Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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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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私有云和子网的RDS服务中的PostgresDB或MySQL数据库或云数据库 GaussDB (for MySQL)、也可以选择与当前集群同一虚拟私有云和子网的LakeFormation实例，元数据将存储于关联的数据库或LakeFormation实例中，不会随当前集群的删除而删除，多个 MRS 集群可共享同一份元数据。

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本实践使用华为云 CDM 服务将Hive集群中的数据（支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级）迁移到华为云MRS服务。 Hive数据迁移分两部分内容： Hive的元数据信息，存储在MySQL等数据库中。MRS Hive集群的元数据会默认存储到MRS DBService（华为的Gaussdb数据

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本指导中导出的Hive表元数据即存储在关系型数据库中的Hive表的描述信息。 业界主流大数据发行版均支持Sqoop的安装，如果是自建的社区版大数据集群，可下载社区版Sqoop进行安装。借助Sqoop来解耦导出的元数据与关系型数据库的强依赖，将Hive元数据导出到HDFS上，与表数据一同迁移后进行恢复。 参考步骤如下：

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本指导中导出的Hive表元数据即存储在关系型数据库中的Hive表的描述信息。 业界主流大数据发行版均支持Sqoop的安装，如果是自建的社区版大数据集群，可下载社区版Sqoop进行安装。借助Sqoop来解耦导出的元数据与关系型数据库的强依赖，将Hive元数据导出到HDFS上，与表数据一同迁移后进行恢复。 参考步骤如下：

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或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HQ

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MRS Hudi组件（MRS Hudi作为一种数据格式，元数据存放在Hive中，操作通过Spark进行。在Hudi表开启“同步hive表配置”后，可通过采集MRS Hive元数据的方式采集Hudi表的元数据） 详情请参见支持的数据源。 父主题： 数据目录

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SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark

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SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark

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多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive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： 数据文件加密机制。

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mation实例的数据目录名称为“hive”的Catalog，名称为“default”的数据库。 LakeFormation实例创建成功后，用户可按照业务规划创建相关Catalog及内部的数据库、表等元数据。 例如参考以下步骤，创建Catalog名称为“hive”（固定名称，不可

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只对Hive组件自身的元数据数据库中的权限进行同步。这是由于当前MRS上的权限模型是在Manager上维护的，所以不同集群间的Hive元数据切换，不能自动把用户/用户组的权限同步到另一个集群的Manager上。 对于MRS 3.x之前版本，当用户选择的数据连接为“RDS服务MyS

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SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark

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Manager”。 查看Hive表的元数据 在左侧导航栏中，将鼠标放在某一表上，单击显示在其右侧的图标，界面将显示Hive表的元数据信息。 管理Hive表的元数据 在Hive表的元数据信息界面，单击右上角的可导入数据，单击可浏览数据，单击可查看表文件的位置信息。 Hue界面主要

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SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark

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解决方案：如果确定没有旧的 服务器 进程仍在运行，请删除共享内存块或删除文件“%s”。 level： FATAL GS_216110053 错误码： cannot change name of input parameter %s. 解决方案：创建函数时不能更改输入参数的类型。请检查函数参数是否已更改，并使用drop

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