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Hive支持ZSTD压缩格式
Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFi
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MapReduce访问多组件样例代码
// 请仔细阅读此内容: // MapReduce任务通过JDBC方式访问Hive // Hive会将sql查询封装成另一个MapReduce任务并提交 // 所以不建议在MapReduce作业中调用Hive final String driver
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// 请仔细阅读此内容: // MapReduce任务通过JDBC方式访问Hive // Hive会将sql查询封装成另一个MapReduce任务并提交 // 所以不建议在MapReduce作业中调用Hive final String driver
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Hive
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Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题： Connector列表
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Hive
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成长地图
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回滚补丁
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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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同步MRS Hive和Hetu权限
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建。 当Hive权限同步触发后，会同步权限至Hetu端Ranger，策略命名格式为“catalog名_schema名+表名+列名”。系统定义的Hive与Hetu间的策略映射关系如表2所示。 表2 Hive与Hetu的策略映射关系 Hive Hetu 资源映射关系 hive数据源 Hetu
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ALM-18019 JobHistoryServer非堆内存使用率超过阈值
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系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 MapReduce JobHistoryServer非堆内存使用率过高，会影响MapReduce任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致MapReduce服务不可用。 可能原因 该节点MapReduce JobHistoryServer实例
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执行select语句时报错“Execution Error return code 2”
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这个报错return code2说明是在执行mapreduce任务期间报错导致任务失败。 原因分析 进入Yarn原生页面查看MapReduce任务的日志看到报错是无法识别到压缩方式导致错误，看文件后缀是gzip压缩，堆栈却报出是zlib方式。 因此怀疑此语句查询的表对应的HDFS上的文件有问题
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建立Hive表分区提升查询效率
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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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导入并配置MapReduce样例工程
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导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例
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MRS MapReduce
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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数
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MRS各组件样例工程汇总
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接口操作示例。 Hive hive-examples 该样例工程提供以下JDBC/HCatalog样例程序： Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能。 Hive
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Oozie应用开发样例工程介绍
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oozie-examples/oozienormal-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exampl
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Impala应用开发简介
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，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。
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MapReduce样例工程介绍
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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-normal MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMapp
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管理静态脱敏任务
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Spark通用队列与DWS的网络连接，否则会导致静态脱敏任务失败。 MapReduce服务（MRS Hive） MapReduce服务（MRS Hive） 使用源端MRS Hive所在的MRS集群 MapReduce服务（MRS Hive）所在的MRS集群必须开启Kerberos认证，且必须安装Spark组件。
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Hue与其他组件的关系
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HDFS提供REST接口与Hue交互，用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户界面组装成接口数据，通过调用REST接口调用HDFS，通过浏览器返回结果呈现给用户。 Hive 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HQ
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ALM-18015 JobHistoryServer直接内存使用率超过阈值
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例。 重启JobHistoryServer过程中，会影响Hive等任务状态的查询，可能导致查询结果不准确。 查看告警信息，是否存在告警“ALM-18009 JobHistoryServer堆内存使用率超过阈值”。 是，查看“ALM-18009 JobHistoryServer堆内存使用率超过阈值”进行处理。
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MapReduce访问多组件样例代码
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// 请仔细阅读此内容: // MapReduce任务通过JDBC方式访问Hive // Hive会将sql查询封装成另一个MapReduce任务并提交 // 所以不建议在MapReduce作业中调用Hive final String driver
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