创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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join始终会加入最新版本的时态表。Flink支持分区表和 Hive非分区表的临时连接，对于分区表，Flink 支持自动跟踪Hive表的最新分区。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write 注意事项 Flink目前不支持与Hive表进行基于事件时间event-time的时间关联。

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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 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理

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询语句的2~8。 在Presto客户端中执行查询语句select * from hive.default.u_user; 查询alluxio上创建表。 图1 Presto查询alluxio上创建的表 父主题： 使用Alluxio

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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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STREAMING模式下从Hive读取数据。当作为BATCH应用程序运行时，Flink将在执行查询的时间点对表的状态执行查询。STREAMING读取将持续监控表，并在新数据可用时以增量方式获取新数据。默认情况下，Flink会读取有界的表。 STREAMING读取支持同时使用分区表和非分区表。对于分

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Hive结果表 功能描述 本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。

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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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read (blocks) 表或者索引文件的逻辑读（块数）。 Physical read (blocks) 表或者索引的物理读（块数）。 Physical write (blocks) 表或者索引的物理写（块数）。 Read IO requests 表或者索引的读次数。 Write

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read (blocks) 表或者索引文件的逻辑读（块数）。 Physical read (blocks) 表或者索引的物理读（块数）。 Physical write (blocks) 表或者索引的物理写（块数）。 Read IO requests 表或者索引的读次数。 Write

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read (blocks) 表或者索引文件的逻辑读（块数）。 Physical read (blocks) 表或者索引的物理读（块数）。 Physical write (blocks) 表或者索引的物理写（块数）。 Read IO requests 表或者索引的读次数。 Write

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read (blocks) 表或者索引文件的逻辑读（块数）。 Physical read (blocks) 表或者索引的物理读（块数）。 Physical write (blocks) 表或者索引的物理写（块数）。 Read IO requests 表或者索引的读次数。 Write

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source表。 load data inpath '/tmp/source_text.txt' into table ods_source; 示例1，Parquet格式表导入。 在hive中创建parquet分区表并写入数据。 创建ods_demo_detail表。 CREATE

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

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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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Submit作业操作HBase表，HBase表权限控制未生效 MRS manager补丁机制优化 MRS大数据组件 Spark执行load data inpath慢 Spark建表支持列名带$字符 OBS相关问题修复 MRS 2.1.0.1 修复问题列表： MRS Manager 优化V2作业提交hive

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扩展使用 配置Hive中间过程的数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式，RCFile是Hive优化的文件格式。RCFile优化了列存储，在对大表进行查询时，综合

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扩展使用 配置Hive中间过程的数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式，RCFile是Hive优化的文件格式。RCFile优化了列存储，在对大表进行查询时，综合

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同步Hive表配置 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.hive_sync.enable 是否同步hudi表信息到hive metastore。 注意： 建议该值设置为true，统一使用hive管理hudi表。 false hoodie.datasource.hive_sync

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Submit作业操作HBase表，HBase表权限控制未生效 MRS manager补丁机制优化 MRS大数据组件 Spark执行load data inpath慢 Spark建表支持列名带$字符 OBS相关问题修复 MRS 2.1.0.1 修复问题列表： MRS Manager 优化V2作业提交hive

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