读取Phoenix表数据 功能简介 使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */

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读取Phoenix表数据 功能简介 使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */

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--jars /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbase-1.0.jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample

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--jars /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbase-1.0.jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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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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单击数据源列表上方“新增数据源”，进入“新增数据源”界面，设置 MRS _HIVE数据源的基本信息，具体参数如表1所示。 表1 参数说明 参数 说明 数据源类型 MRS_HIVE：MRS_HIVE是一个基于HDFS和MapReduce架构的 数据仓库 ，用户可以读取存放在MRS_HIVE的业务数据，将数据上传到EDS上。 数据源名称

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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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Hive常见问题 如何删除所有HiveServer中的永久函数 为什么已备份的Hive表无法执行drop操作 如何在Hive自定义函数中操作本地文件 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 Hive不支持复杂类型字段名称中包含哪些特殊字符 如何对Hive表大小数据进行监控

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径，您也可以联系管理员获取此文件。使用集群配置前需在集群配置管理中配置此参数。 linkConfig.hiveVersion 是 枚举 Hive版本： HIVE_1_X HIVE_3_X linkConfig.user 否 String 登录Manager平台的用户名，使用集群配置时不用配置

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Hive on HBase 配置跨集群互信下Hive on HBase 删除Hive on HBase表中的单行记录 父主题： 使用Hive

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Hive方言 简介 从Flink 1.11.0 开始，在使用Hive方言时，Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink

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MRS Hive连接ZooKeeper时报错“ConnectionLoss for hiveserver2” Hive执行insert into语句报错 增加Hive表字段超时 重启Hive服务失败 Hive分区数过多导致删除表失败 Hive执行msck repair table命令时报错

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使用Hive Hive用户权限管理 Hive客户端使用实践 快速使用Hive进行数据分析 Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据库数据 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法说明 Hive常见问题

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Hive输入 概述 “Hive输入”算子，将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：Hive表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名

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hoodie.archive.file.cleaner.policy = KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS; set hoodie.archive.file.cleaner.days.retained = 30; run cleanarchive on tabl

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添加自定义的超时推测机制 使hive.mapreduce.per.task.max.splits适用于Tez GetSplit的listStatus优化 适配hive submit job阶段的内存限制 Superior调度性能提升 物理资源感知特性 ORC合并文件时从文件中读取ORC列压缩属性

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处理步骤 Hive在执行SQL语句前，可以通过set命令来设置Map/Reduce相关客户端参数。 以下为与Map/Reduce内存相关的参数： set mapreduce.map.memory.mb=4096;// 每个Map Task需要的内存量 set mapreduce.map

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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：/opt/client/Hive/config，“mapred-site.xml”文件从Yarn客户端获

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