配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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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.txt：数据输入文件

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hiveConfClass, hiveTransClass, hiveMetaClass, hiveShimClass, thriftType); // 添加Hive配置文件 config.addResource("hive-site.xml");

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> 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项，并修改hive.mapreduce.input.files2memory配置的值到合适值，根据实际内存和任务情况对此值进行调整。 保存配置并重启受影响的服务或者实例。

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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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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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me字段为String类型。 客户端配置参数需要与服务端保持一致 当集群的Hive、YARN、HDFS服务端配置参数发生变化时，客户端程序对应的参数会被改变，用户需要重新审视在配置参数变更之前提交到HiveServer的配置参数是否和服务端配置参数一致，如果不一致，需要用户在客户

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GzipCodec 如需要全局设置，即对所有表都进行压缩，可以在Manager页面对Hive的服务配置参数进行如下全局配置： hive.exec.compress.output设置为true mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec设置为org

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动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。WebUI是通过浏览器访问Hive。 MRS 仅支持Client方式访问Hive，使用操

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hiveConfClass, hiveTransClass, hiveMetaClass, hiveShimClass); // 添加Hive配置文件 config.addResource("hive-site.xml");

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新建MRS Hive数据连接 连接MRS Hive前，需要满足以下条件： 已创建一个低于2.0.0版本的MRS集群，集群包含Hive组件，并且请确保MRS集群已关闭Kerberos认证。对于开启Kerberos认证的MRS Hive数据源， DLV 暂不支持。 已获取MRS Hive数据源的地址。

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Hive应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。本文中的Hive客户端特指Hive client的安装目录，里面包含通过Java API访问Hive的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query

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能会导致任务失败。 对于MapReduce访问多组件样例程序，操作步骤如下。 获取“hbase-site.xml”、“hiveclient.properties”和“hive-site.xml”这三个配置文件，并在Linux环境上创建文件夹保存这三个配置文件，例如“/opt/client/conf”。

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xml Hadoop MapReduce配置文件。 yarn-site.xml 配置Yarn详细参数。 HBase\config hbase-site.xml 配置HBase详细参数。 Hive\config hive-site.xml 配置Hive详细参数。 hiveclient.properties

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配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6.6，最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入python可查看Python版本号。如下显示Python版本为2

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配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6.6，最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入python可查看Python版本号。如下显示Python版本为2

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。 修改Hive用户权限 为能正常对MRS Hive数据进行数据水印相关操作，必须通过Ranger管理员为Hive用户进行相关的权限设置。 修改Hive用户权限 登录管理控制台。 单击左上角的，选择区域或项目。 在左侧导航树中，单击，选择“大数据 > MapReduce服务 ”，

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配置Hive表分区动态覆盖 配置场景 在旧版本中，使用insert overwrite语法覆写分区表时，只支持对指定的分区表达式进行匹配，未指定表达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中，增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持，此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。

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warehouse.dir配置 保存配置，然后单击“集群 > 服务”，在服务列表中重启Hive服务。 更新客户端配置文件。 登录Hive客户端所在的节点，执行以下命令修改Hive客户端配置文件目录下的“hivemetastore-site.xml”。 vi 客户端安装目录/Hive/confi

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配置Hive目的端参数 支持快速导入数据到MRS的Hive。 表1 Hive作为目的端时的作业参数 类别 参数名 说明 取值样例 基本参数 数据库 输入或选择写入数据的数据库名称。单击输入框后面的按钮可进入数据库选择界面。 default 表名 输入或选择写入数据的目标表名。单击输入框后面的按钮可进入表的选择界面。

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配置Hive目的端参数 作业中目的连接为Hive连接时，目的端作业参数如表1所示。 表1 Hive作为目的端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 数据库名称 输入或选择写入数据的数据库名称。单击输入框后面的按钮可进入数据库选择界面。 default 表名 输入或选择写入数据的目标

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