使用Hue WebUI操作Hive表 Hue汇聚了与大多数Apache Hadoop组件交互的接口，致力让用户通过界面图形化的方式轻松使用Hadoop组件。目前Hue支持HDFS、Hive、HBase、Yarn、MapReduce、Oozie和SparkSQL等组件的可视化操作。

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1.0-187/hadoop-mapreduce/*。 重启MapReduce2集群。 增加Hive对接OBS的jar包 执行以下命令，在Hive Server节点创建auxlib文件夹。 mkdir /usr/hdp/3.0.1.0-187/hive/auxlib 执行以下命令，

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er节点ip>:19998/<PATH>，本节将通过示例介绍如何通过数据应用（Spark、Hive、Hadoop MapReduce和Presto）访问Alluxio。 使用Alluxio作为Spark应用程序的输入和输出 以root用户登录集群的Master节点，密码为用户创建集群时设置的root密码。

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Phoenix（集成在HBase中） - 5.0.0 5.0.0 5.0.0 5.0.0 Ranger 1.0.1 2.0.0 2.0.0 2.0.0 2.0.0 Spark/Spark2x 2.2.2 2.4.5 3.1.1 3.1.1 3.1.1 Sqoop - 1.4.7 - 1.4.7 - Storm 1.2

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ORC合并文件时从文件中读取ORC列压缩属性 Hiveserver堆内存监控限制 大数据量场景，Hive分批加载元数据，提升Hiveserver容错能力 Hive支持Redis缓存连接失败重试 支持OBSA客户端数据监控上报 支持OBS流控重试机制 pms性能优化 mrs-obs-provider的缓存过期优化

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STOPPED：停止 logPath 否 String 节点运行日志路径 type 是 String 节点类型: Hive SQL ：执行Hive SQL脚本 Spark SQL ：执行Spark SQL脚本 DWS SQL ： 执行DWS SQL脚本 DLI SQL ： 执行DLI SQL脚本

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Hive应用开发简介 Hive简介 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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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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。 将使用Hive服务要用到的jar包文件放入每一个HiveServer实例节点的“${BIGDATA_HOME}/third_lib/Hive”内。 当前自定义jar包支持的组件包括：HDFS、Yarn、Mapreduce、Spark、HBase、Hive。 Hive支持的自定

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数据库类 DLV 支持以下几种数据库： 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

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LakeFormation服务的元数据所映射的实际业务数据，存储在OBS并行文件系统的目录和文件。 MapReduce服务（MapReduce Service，MRS） LakeFormation与MRS集群中的Ranger、Hive、Spark对接，实现湖、仓元数据统一管理。 数据仓库服务 GaussDB （DWS）

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Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去

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RemoteException(java.io.FileNotFoundException): No lease on /user/sparkhive/warehouse/daas/dsp/output/_temporary/1/_temporary/attempt_1479799

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DLI内置依赖包是平台默认提供的依赖包，用户打包Spark或Flink jar作业jar包时，不需要额外上传这些依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。 Spark 3.1.1 依赖包 表1 Spark 3.1.1 依赖包 依赖包名称 accessors-smart-1.2.jar hive-shims-scheduler-3

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EFILE、ORC等存储格式。 Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的数据仓库，其主要能力是通过对HQL（Hive Query Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。 图1 Hive结构 Metastore：对表，列

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使用Hue提交Oozie Hive2作业 使用Hue提交Oozie HQL脚本 使用Hue提交Oozie Spark2x作业 使用Hue提交Oozie Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 使用Hue提交Oozie

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SMN：发送短信或邮件 MRSSpark：执行MRS服务的Spark作业 MapReduce：执行MRS服务的MapReduce作业 MRSFlinkJob: 执行MRS服务的FlinkJob作业。 MRSHetuEngine: 执行MRS服务的HetuEngine作业。 DLISpark：执行DLF服务的Spark作业

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me”有读写权限。 spark2x/hadoop.<系统 域名 > 系统随机生成 Spark2x系统管理员用户，用户权限： 1、Spark2x服务启动用户 2、提交Spark2x任务的权限 spark_zk/hadoop.<系统域名> 系统随机生成 用于Spark2x访问ZooKeeper。

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SMN：发送短信或邮件 MRSSpark：执行MRS服务的Spark作业 MapReduce：执行MRS服务的MapReduce作业 MRSFlinkJob: 执行MRS服务的FlinkJob作业。 MRSHetuEngine: 执行MRS服务的HetuEngine作业。 DLISpark：执行DLF服务的Spark作业

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Hive”，进入“Hive”。 “Hive”支持以下功能： 执行和管理HiveQL语句。 在“Saved Queries”中查看当前访问用户已保存的HiveQL语句。 在“Query History”中查看当前访问用户执行过的HiveQL语句。 单击，在“Databases”下可以显示Hive中所有的数据库。

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MRS Spark Python 功能 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark Python作业。 MRS Spark Python算子的具体使用教程，请参见开发一个MRS Spark Python作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS

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