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数据源的地址。 为了使 DLV 大屏与 MRS 集群网络互通，您需要使用 云数据迁移 （ CDM ）集群作为网络代理。请确保在CDM服务中已有可用的集群，且CDM集群与MRS集群必须处在相同的区域、可用区和VPC中，且两者还必须在相同安全组中或者安全组规则允许两者可以正常通信。 在CDM服务中，您

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未安装HBase时Hive on Spark任务卡顿如何处理 Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 使用IBM的JDK访问beeline客户端出现连接HiveServer失败 Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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child.java.opts=-Xms1024M -Xmx3584M;//此参数为全局参数，即对Map和Reduce统一设置 参数设置只对当前session有效。 父主题： 使用Hive

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spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令，并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统，上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。 原因分析 当

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secret.key，fs.obs.endpoint和fs.obs.impl。 fs.obs.access.key、fs.obs.secret.key、fs.obs.endpoint分别为用户的ak、sk和endpoint。访问密钥AK/SK和终端节点Endpoint请根据实际填写，AK

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未安装HBase时Hive on Spark任务卡顿如何处理 Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 使用IBM的JDK访问Beeline客户端出现连接HiveServer失败 Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据

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HA能够解决JHS单点故障时，应用访问MapReduce接口无效，导致整体应用执行失败的场景，从而大大提升MapReduce服务的高可用性。 图1 JobHistoryServer HA主备倒换的状态转移过程 JobHistoryServer高可用性 采用ZooKeeper实现主备选举和倒换。 JobH

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er.keytab”和“krb5.conf”文件，“hbase-site.xml”从HBase客户端获取，例如：/opt/client/HBase/hbase/conf，“hiveclient.properties”和“hive-site.xml”从Hive客户端获取，例如：/o

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Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别 问题现象 Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别是什么？ 解决方案 Hive服务的健康状态（也就是在Manager界面看到的健康状态）有Good，Bad，Partially Healthy，Unknown四种状态 ，四种

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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。 MapReduce服务 （MRS Ranger） Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka

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Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFi

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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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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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job.setReducerClass(MultiComponentReducer.class); // 配置数据输入路径和输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(baseDir, INPUT_DIR_NAME

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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（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和 对象存储服务 （OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text

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MRS Hive 获取MRS Hive配置文件方法如下： 获取“krb5.conf”和“user.keytab”文件。 参考下载用户认证文件，在MRS Manager下载用户认证文件，解压后得到“krb5.conf”和 “user.keytab”文件。 获取“hiveclient

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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。 HDFS，HBase和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的Text

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array<array<int>>。 map<KeyType, ValueType> map<KeyType, ValueType> 暂不支持嵌套，KeyType 和 ValueType 需要为基础类型。 struct<col1: Type1, col2: Type2, ...> struct<col1:

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