设置表文件分布的locator信息，当使用insert语句向该表中插入数据时会将该表的数据文件存放在相同的存储节点上（不支持其他数据导入方式），从而使后续的多表关联的数据计算更加方便和高效。支持HDFS的Colocation功能的Hive表格式只有TextFile和RCFile。

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导出分区时，导出的表必须为分区表，且不支持导出同一个分区字段的多个分区值的数据；导入到表中分区时导入的表必须是分区表。 导入数据时需注意： 使用import from '/tmp/export';命令导入表是没有指定表名的场景，该场景导入的数据会保存到与源表名相同的表路径下，需注意以下两点：

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Load数据到Hive表失败 问题背景与现象 用户在建表成功后，通过Load命令往此表导入数据，但导入操作中遇到如下问题： ....... > LOAD DATA INPATH '/user/tester1/hive-data/data.txt' INTO TABLE employees_info;

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保留原有数据，将新数据追加到表中 LOAD DATA INPATH '/user/hive_examples_data/employee_info.txt' INTO TABLE employees_info; 加载数据的实质是将数据复制到HDFS上指定表的目录下。 样例数据 表employees_info的数据如下：

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权功能缺陷，可以在Ranger上实现对存算分离表的授权鉴权。Hive表的级联授权功能主要体现为： 开启Ranger级联授权后，Ranger中创建策略对表授权时，只需创建表的Hive策略，无需对表存储源进行二次授权。 针对已授权的库/表，当存储源发生变动时，周期同步关联新存储源HDFS/OBS，生成对应权限。

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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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为什么创建Hive表失败？ 问题 为什么创建Hive表失败？ 回答 当源表或子查询具有大数据量的Partition时，创建Hive表失败。执行查询需要很多的task，此时输出的文件数就会很多，从而导致driver OOM。 可以在创建Hive表的语句中增加distribute b

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设置表文件分布的locator信息，当使用insert语句向该表中插入数据时会将该表的数据文件存放在相同的存储节点上（不支持其他数据导入方式），从而使后续的多表关联的数据计算更加方便和高效。表格式只支持TextFile和RCFile。 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 操作步骤

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如果加载数据语句中有关键字OVERWRITE，表示加载的数据会覆盖表中原有的数据，否则加载的数据会追加到表中。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/hive_examples_data/目录下将employee_info.txt加载进employees_info表中. ---- 用新数据覆盖原有数据

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如果加载数据语句中有关键字LOCAL，表明从本地加载数据，除要求对相应表的UPDATE权限外，还要求该数据在当前连接的HiveServer节点上，加载用户对数据路径“PATH”具有读权限，且以omm用户能够访问该数据文件。 如果加载数据语句中有关键字OVERWRITE，表示加载的数据会覆盖表中原有的数据，否则加载的数据会追加到表中。

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加载数据到Hive表中 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从本地文件系统、MRS集群中加载数据。以关键字LOCAL区分数据源是否来自本地。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/hive_examples_

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= ConnectionFactory.createConnection(hbaseConfig); // 获取HBase表 Table table = conn.getTable(TableName.valueOf(tableName));

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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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云搜索服务CSS 图引擎服务GES 对象存储服务OBS MRS Hudi组件（MRS Hudi作为一种数据格式，元数据存放在Hive中，操作通过Spark进行。在Hudi表开启“同步hive表配置”后，可通过采集MRS Hive元数据的方式采集Hudi表的元数据） [3] 数据质量：数据质量组件

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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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'1', 'cf:cid', '123'。 执行命令quit退出。 创建Hive表并载入数据。 在Linux系统Hive客户端使用命令beeline。 在Hive beeline交互窗口创建数据表person，该表有3个字段：name/gender/stayTime，使用命令CREATE

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Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务，Doris可以自动获取Hive的库表信息，并进行数据查询。 除了Hive外，很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive

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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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整）。 永久增加map内存mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.map.java.opts的值： 进入Hive服务配置页面： MRS 3.x之前版本，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理 > Hive > 服务配置”，单击“基础配置”下拉菜单，选择“全部配置”。

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配置Hive任务的最大map数 “hive.mapreduce.per.task.max.splits”参数可用于从服务端限定Hive任务的最大map数，避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群 >

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String hiveClientProperties = MultiComponentExample.class.getClassLoader().getResource("hiveclient.properties").getPath(); // 拼接文件列表，以逗号分隔

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