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：数据质量组件中的质量作业和对账作业功能，不支持对接MRS集群存算分离的场景。 数据源简介 表2 数据源简介

查看更多 →

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

查看更多 →

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”。

查看更多 →

MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

查看更多 →

MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在HIVE

查看更多 →

解决jobhistory内存泄漏问题 解决Hive truncate表超时失败问题 解决Hive增量任务失败后表数据文件不存在问题 解决Hive sql运行异常问题 解决安全集群创建carbon表后生成的目录hive组没权限，其他用户不能创建carbon表的问题 解决spark jdbcserver进程异常问题

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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：

查看更多 →

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

查看更多 →

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 >

查看更多 →

作。 新建MRSHive数据源连接 登录 DLV 管理控制台。 在“我的数据”页面，单击页面最上方的工作空间下拉列表并选择所需访问的工作空间，然后单击“新建数据连接”。 图1 新建连接 在“新建数据连接”窗口中，选择数据源类型“MapReduce服务 MRS Hive”，然后配置相关参数。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

HBase的分区表 Hive on HBase表将实际数据存储在HBase上。由于HBase会将表划分为多个分区，将分区散列在RegionServer上，因此不允许在Hive中创建Hive on HBase分区表。 Hive on HBase表不支持INSERT OVERWRITE

查看更多 →

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REST与Hue交互，用于查询Yarn作业信息。

查看更多 →

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

查看更多 →