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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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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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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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”。 “hbase-site.xml”从HBase客户端获取，“hiveclient.

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编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录

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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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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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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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配置Hive通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后，即可在Hive客户端创建存储在OBS并行文件系统中的表。 Hive对接OBS MRS集群支持Hive服务基于Metastore方式对接OBS。 配置Hive基于MetaStore方式对接OBS：

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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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户同步）。 MRS 3.x及后续版本，登录 FusionInsight Manager，然后选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项，并修改hive.mapreduce.input.

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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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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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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。 MRS 3.1.2及之后版本默认仅支持Python3。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python，其版本不低于2.6

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Hive数据存储及加密配置 使用HDFS Colocation存储Hive表 配置Hive分区元数据冷热存储 Hive支持ZSTD压缩格式 使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 配置Hive列加密功能 父主题： 使用Hive

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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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Presto > 配置 > 全部配置”。 在搜索框中搜索“ connector-customize”。 添加名为myhive的connector。 在connector-customize中添加配置： myhive.connector.name=hive-hadoop2 myhive.hive

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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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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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