Hive服务启动失败 Hive服务启动失败最常见的原因是metastore实例无法连接上DBservice，可以查看metastore日志中具体的错误信息。 可能原因 DBservice没有初始化好Hive的元数据库hivemeta。 DBservice的浮动IP配置有误，导致m

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当使用load导入数据到Hive表的时候，属于需要跨文件系统的情况（例如原数据在HDFS上，而Hive表数据存放在OBS上），并且文件长度大于阈值（默认32 MB），则会触发使用distcp的MapReduce任务来执行数据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任务配置里面提取，但是Spark任务的net

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CLI，CLI启动的时候，会同时启动一个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C

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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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同一时刻，只有一个节点启动JHS进程，防止多个JHS操作同一文件冲突。 支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2

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在文件数量大的情况下，执行一个SQL语句启动时间较长，可以在执行SQL语句之前执行“set mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads = 100;”命令缩短启动时间。“mapreduce.input.fileinputformat

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在文件数量大的情况下，执行一个SQL语句启动时间较长，可以在执行SQL语句之前执行“set mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads = 100;”命令来缩短启动时间。“mapreduce.input.fileinputformat

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用户需要为冷启动时间付费吗？ 不需要，冷启动时间不会被计量，因此用户无需为冷启动时间付费。 父主题： 其他问题

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yze table hivetable2 compute statistics语句相同，具体命令如下： spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics noscan 该命令不用启动MapReduce任务，不会占用YARN资源，从而任务可以被执行。

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yze table hivetable2 compute statistics语句相同，具体命令如下： spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics noscan 该命令不用启动MapReduce任务，不会占用YARN资源，从而任务可以被执行。

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r发送信息以启动Container。 ResourceManager分配Container给ApplicationMaster，ApplicationMaster和相关的NodeManager通讯，在获得的Container上启动Executor，Executor启动后，开始向Driver注册并申请Task。

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修改某个参数的值后需要取消修改，可以单击恢复。 单击“保存配置”，勾选“重新启动受影响的服务或实例。”并单击“确定”重启服务。 界面提示“操作成功。”，单击“完成”，服务成功启动。 任务示例 配置Hive自定义参数 Hive依赖于HDFS，默认情况下Hive访问HDFS时是HD

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lue的形式输出。 MapReduce mapreduce-examples MapReduce任务提交Java示例程序。 本工程提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，实现数据分析、处理，并输出满足用户需要的数据信息。 另外以MapReduce访问HDFS、HBas

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使用Ranger鉴权的各组件管理权限 rangerauditor Rangerauditor@123 Ranger系统的默认审计用户。 hive Hive@123 Hive系统管理员，用户权限： Hive管理员权限： 数据库的创建、删除、修改 表的创建、查询、修改、删除 数据的查询、插入、加载 HDFS文件操作权限：

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准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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新建MRS Hive数据连接 连接MRS Hive前，需要满足以下条件： 已创建一个低于2.0.0版本的MRS集群，集群包含Hive组件，并且请确保MRS集群已关闭Kerberos认证。对于开启Kerberos认证的MRS Hive数据源， DLV 暂不支持。 已获取MRS Hive数据源的地址。

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。 如果需要查询其他工作空间的数据，需要带上该消息头。 响应参数 表3 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 说明 name 是 String 解决方案名称 nodes 否 列表数据结构 节点状态列表 status 否 String 作业状态： STARTING ： 启动中 NORMAL：正常

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滚动重启10个节点耗时约30分钟。 Hive 直接重启 重启期间无法运行HiveSQL。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 HiveServer滚动重启时，若仍有客户端连接到滚动重启的HiveServer上，客户端正在运行的任务将失败。 HiveServer滚动重启时，将等待客户端连接断开，最长等待30分钟。

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录为“mapreduce-example-normal”。 MapReduce任务提交Java示例程序。 本工程提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，实现数据分析、处理，并输出满足用户需要的数据信息。 另外以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，

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