xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序，其对应的依赖包如下： MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar包 MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后，如果需要使用访问多组件样例程序，请确保集群已安装Hive、HBase服务。 不使

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cleanupBeforeRun(); // 查找Hive依赖jar包 Class hiveDriverClass = Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); Class thriftClass

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xml、hbase-site.xml、hiveclient.properties放入工程的conf目录。 确保样例工程依赖的所有Hive、HBase相关jar包已正常获取。 打开MultiComponentLocalRunner.java，确认代码中System.setProperty("HADOOP_USER_NAME"

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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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xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序，其对应的依赖包如下： MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar包。 MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后，如果需要使用访问多组件样例程序，请确保集群已安装Hive、HBase服务。 不使

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import命令时，会启动MapReduce任务，由于 MRS Hadoop安装目录（/opt/Bigdata/ FusionInsight _HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib）下自带了postgre驱动包gsjdbc4-*

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Hive配置类问题 Hive SQL执行报错：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce

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MapReduce任务提交样例 MapReduce服务 MRS MapReduce多组件调用样例 23:46 MapReduce多组件调用样例 MapReduce服务 MRS Hive的HCatalog接口调用样例 10:40 Hive的HCatalog接口调用样例 MapReduce服务 MRS Hive的JDBC接口调用样例

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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_UNION_SUBDIR目录。

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xml、hbase-site.xml、hiveclient.properties放入工程的conf目录。 确保样例工程依赖的所有Hive、HBase相关jar包已正常获取。 打开MultiComponentLocalRunner.java，确认代码中System.setProperty("HADOOP_USER_NAME"

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KEYTAB, KRB, config); // 查找Hive依赖jar包 Class hiveDriverClass = Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); Class thriftClass

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Hive应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。本文中的Hive客户端特指Hive client的安装目录，里面包含通过Java API访问Hive的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query

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3补丁安装后，目录“/srv/BigData/data1/nm/localdir/filecache/”下的log4j旧版本的包，需要重新提交相关的yarn作业，才会加载新的log4j的包。 MRS 3.1.2-LTS版本的补丁安装过程中会自动重启 OMS ，安装过程中将影响作业提交以及集群扩缩容等管

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，吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest

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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”。

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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

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HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。

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Hive配置类问题 Hive SQL执行报错：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce

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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

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Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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KEYTAB, KRB, config); // 查找Hive依赖jar包 Class hiveDriverClass = Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); Class thriftClass

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