如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的情况下想手动停止任务，需要如何操作？ 回答 登录 FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“ResourceManag

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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（HQL）中大多数的SQL-92功能，包括SELECT，JOIN和聚合函数。

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yze table hivetable2 compute statistics语句相同，具体命令如下： spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics noscan 该命令不用启动MapReduce任务，不会占用YARN资源，从而任务可以被执行。

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// 请仔细阅读此内容: // MapReduce任务通过JDBC方式访问Hive // Hive会将sql查询封装成另一个MapReduce任务并提交 // 所以不建议在MapReduce作业中调用Hive final String driver

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Hive应用开发规则 Hive JDBC驱动的加载 客户端程序以JDBC的形式连接HiveServer时，需要首先加载Hive的JDBC驱动类org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。 故在客户端程序的开始，必须先使用当前类加载器加载该驱动类。 如果clas

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本示例提供了基于C语言的HDFS文件系统连接、文件操作如创建文件、读写文件、追加文件、删除文件等。 Hive hive-jdbc-example Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能

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索服务（ DLI ）、MapReduce服务（ MRS ）的Hive、MapReduce服务（MRS）的SparkSQL、云数据库（RDS）MySQL、云数据库（RDS）PostgreSQL、云数据库（RDS）SQL Server、MySQL、PostreSQL、SQL Server、Oracle。

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读文件和删除文件/文件夹等相关接口操作示例。 Hive hive-examples 该样例工程提供以下JDBC/HCatalog样例程序： Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能。

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Hive同步数据报错SQLException 问题 Hive同步数据时报错： Caused by: java.sql.SQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code

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。提供类似SQL的Hive Query Language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，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： 海量结构化数据分析汇总。 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。

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建议使用者提前了解MapReduce服务（MRS Hive）集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务（MRS Hive）时，选择的MRS集群需与当前计算节点部署CCE在同一VPC。填写的用户名，需具有Hive的读写权限。“集群名称”为用户所需要使用的MRS Hive数据源所在的

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在文件数量大的情况下，执行一个SQL语句启动时间较长，可以在执行SQL语句之前执行“set mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads = 100;”命令缩短启动时间。“mapreduce.input.fileinputformat

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滚动重启10个节点耗时约30分钟 Hive 直接重启 重启期间无法运行HiveSQL 直接重启耗时约5分钟 滚动重启 HiveServer滚动重启时，若仍有客户端连接到滚动重启的HiveServer上，客户端正在运行的任务将失败 重启Hive服务期间，若仍有客户端连接HiveServer提交任务，可能导致任务运行失败

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ine，组装对应的SQL发送到HetuEngine执行，完成对Hive数据源的增删改查操作。 Hive hive-examples hive-jdbc-example Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。

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数据仓库 服务（DWS） 数据湖探索 （DLI） MapReduce服务（MRS Hive） MapReduce服务（MRS SparkSQL） MapReduce服务（ClickHouse） 云数据库 MySQL 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server 云数据库 GaussDB

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> 重启实例”重启受影响的Hive实例。 步骤二：访问HiveServer 开启LDAP认证后，访问HiveServer需要提供LDAP的用户名和密码。即可在Hive客户端节点执行以下命令连接HiveServer： beeline -u "jdbc:hive2://${hs_ip}:${hs_port}"

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在文件数量大的情况下，执行一个SQL语句启动时间较长，可以在执行SQL语句之前执行“set mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads = 100;”命令来缩短启动时间。“mapreduce.input.fileinputformat

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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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Hive同步数据报错SQLException 问题 Hive同步数据时报错： Caused by: java.sql.SQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code

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数据库脱敏 数据库 SQLServer、MySQL、TDSQL、PostgreSQL、KingBase(人大金仓)、DMDBMS(达梦)、GaussDB、Oracle、DWS Elasticsearch脱敏 大数据 Elasticsearch Hive脱敏 Hive HBase脱敏 HBase

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运行MRS作业 运行MapReduce作业 运行SparkSubmit作业 运行HiveSql作业 运行SparkSql作业 运行Flink作业 运行HadoopStream作业 父主题： 提交MRS作业

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