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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Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行，向量化执行有很

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如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式？ 问题现象 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式？ 处理步骤 当前Hive支持以下几种压缩格式： org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec org.apache.hadoop.io.compress

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// 请仔细阅读此内容: // MapReduce任务通过JDBC方式访问Hive // Hive会将sql查询封装成另一个MapReduce任务并提交 // 所以不建议在MapReduce作业中调用Hive final String driver

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步骤）。 kinit hive 输入用户hive密码，默认密码为Hive@123，第一次使用需要修改密码。 执行Hive组件的客户端命令。 beeline 在beeline中直接使用OBS的目录进行访问。例如，执行如下命令创建Hive表并指定数据存储在mrs-demo01文件系统的test_demo01目录中。

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说明： <spark-opts> 中的spark-archive-2x.zip路径需要根据实际HDFS文件路径进行修改。 修改上传后HDFS的“/user/developuser/myjobs/apps/spark2x”目录下的“hive-site.xml”中“hive.security

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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-normal 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CollectionMapp

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Impala与Hive间的关系 Impala使用Hive的元数据、ODBC驱动程序和SQL语法。与Hive不同，Impala不基于MapReduce算法，它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此，它减少了使用MapReduce的延迟，这使Impala比Hive快。

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oozie-examples/oozienormal-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exa

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用户。 Hive Hive提供THRIFT接口与Hue交互，用于执行Hive SQL、查询表元数据。 在Hue界面编辑HQL语句，通THRIFT接口提交HQL语句到HiveServer执行，同时把执行通过浏览器呈现给用户。 Yarn/MapReduce MapReduce提供RE

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confwhitelist配置 保存并重启Hive服务。 MRS节点优先级功能包含节点：MRS Spark SQL、MRS Hive SQL、MRS Spark、MRS Flink Job、MRS MapReduce。 要想hive的优先级生效，请联系运维工程师打开MRS Hive优先级配置项的开关。

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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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he Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于

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待操作集群的名称 > 服务 > Hive > 配置”，选择“全部配置”，选择“HiveServer/MetaStore > JVM”，将“HIVE_GC_OPTS/METASTORE_GC_OPTS”参数中“-Xmx”的值根据如下建议进行调整，并单击“保存”。 HiveServer的GC参数配置建议

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令，进入客

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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修改RangerAdmin JVM的参数“GC_OPTS”值，修改方案如下： 使用Ranger的服务实例包括HDFS（NameNode）、Yarn（ResourceManager）、HBase（HMaster、RegionServer）、Hive(HiveServer)、Kafka（Brok

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Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前MRS Hive不支持向量化执行。 向量

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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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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 配置Hive读取Hudi表 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

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Hive输出 概述 “Hive输出”算子，用于配置已生成的字段输出到Hive表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：Hive表 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文件存储格式 配置Hive表文件的存储格式（目前支持四种格式： CS V、ORC、RC和PARQUET）。

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