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

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编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录

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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 >

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安全集群API方式提交Spark 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

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他任何操作。 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。

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eSpace、操作表等功能。 hbase-thrift-example 访问HBase ThriftServer应用开发示例。 访问ThriftServer操作表、向表中写数据、从表中读数据。 hbase-zk-example HBase访问ZooKeeper应用开发示例。 在同一个客户端进程内同时访问MRS

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创建Hive表并载入数据。 在Linux系统Hive客户端使用命令beeline。 在Hive beeline交互窗口创建数据表person，该表有3个字段：name/gender/stayTime，使用命令CREATE TABLE person(name STRING, gender STRING

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COLUMN 是表table_a的所有者。 ALTER TABLE table_a RENAME 是表table_a的所有者。 ALTER TABLE table_a SET SERDE 是表table_a的所有者。 ALTER TABLE table_a CLUSTER BY 是表table_a的所有者。

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创建Hive表并载入数据。 在Linux系统Hive客户端使用命令beeline。 在Hive beeline交互窗口创建数据表person，该表有3个字段：name/gender/stayTime，使用命令CREATE TABLE person(name STRING, gender STRING

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创建Hive表并载入数据。 在Linux系统Hive客户端使用命令beeline。 在Hive beeline交互窗口创建数据表person，该表有3个字段：name/gender/stayTime，使用命令CREATE TABLE person(name STRING, gender STRING

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方法一：切换执行引擎为Tez，详情请参考切换Hive执行引擎为Tez。 方法二：set hive.exec.parallel=false; 方法三：set hive.auto.convert.join=false; Hive on Tez执行Bucket表Join报错：NullPointerException

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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。

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'1', 'cf:cid', '123'。 执行命令quit退出。 创建Hive表并载入数据。 在Linux系统Hive客户端使用命令beeline。 在Hive beeline交互窗口创建数据表person，该表有3个字段：name/gender/stayTime，使用命令CREATE

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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

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方法一：切换执行引擎为Tez，详情请参考切换Hive执行引擎为Tez。 方法二：set hive.exec.parallel=false; 方法三：set hive.auto.convert.join=false; Hive on Tez执行Bucket表Join报错：NullPointerException

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tar”，继续解压该文件。 进入解压后的“FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig”文件夹，获取表1中配置文件。 表1 配置文件 获取路径 配置文件 作用 Yarn\config core-site.xml 配置Hadoop Core详细参数。 hbase-site

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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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安全集群API方式提交Spark 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

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安全集群API方式提交Spark 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

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执行如下命令查询所有表，返回结果中存在表test_demo01，即表示访问OBS成功。 show tables; 图7 查看是否存在表test_demo01 查看表的Location。 show create table test_demo01; 查看表的Location是否为“obs://OBS桶名/”开头。

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为什么已备份的Hive表无法执行drop操作 问题 为什么已备份的Hive表执行drop操作会失败？ 回答 由于已备份Hive表对应的HDFS目录创建了快照，导致HDFS目录无法删除，造成Hive表删除失败。 Hive表在执行备份操作时，会创建表对应的HDFS数据目录快照。而HD

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