查询Hudi表对应的Hive外部表 使用Hive对Hudi表进行增量查询前，需要设置表1的3个参数，这3个参数是表级别的参数，每个Hudi源表都对应3个参数，其中hudisourcetablename表示Hudi源表的表名（注意不是Hive外部表的表名），需根据实际情况进行修改。 表1 参数说明 参数名

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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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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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从Hive读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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ClickHouse常见参数配置 42:46 ClickHouse常见参数配置 MapReduce服务 MRS ClickHouse建表、TTL配置及分布式表使用 25:20 ClickHouse建表、TTL配置及分布式表使用 MapReduce服务 MRS ClickHouse安全集群客户端使用 39:39

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读取Phoenix表数据 功能简介 使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */

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读取Phoenix表数据 功能简介 使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */

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读取Phoenix表数据 功能简介 使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */

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读取Phoenix表数据 功能简介 使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */

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本示例工程中，Spark应用程序实现分析处理Hive表中的数据，并将结果写入HBase表。 SparkHivetoHbaseScalaExample SparkJavaExample Spark Core任务的Java/Python/Scala示例程序。 本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。

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通过调用HBase接口可实现创建用户表、导入用户数据、增加用户信息、查询用户信息及为用户表创建二级索引等功能。 hbase-rest-example HBase Rest接口应用开发示例。 使用Rest接口实现查询HBase集群信息、获取表、操作NameSpace、操作表等功能。 hbase-thrift-example

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

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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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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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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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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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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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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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