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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String hiveClientProperties = MultiComponentExample.class.getClassLoader().getResource("hiveclient.properties").getPath(); // 拼接文件列表，以逗号分隔

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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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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 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

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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 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

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当有3张及以上的表进行Join时，选择不同的Join顺序，执行时间存在较大差异。使用恰当的Join顺序可以有效缩短任务执行时间。 Join顺序原则： Join出来结果较小的组合，例如表数据量小或两张表Join后产生结果较少，优先执行。 Join出来结果大的组合，例如表数据量大或两张表Join后产生结果较多，在后面执行。

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当有3张及以上的表进行Join时，选择不同的Join顺序，执行时间存在较大差异。使用恰当的Join顺序可以有效缩短任务执行时间。 Join顺序原则： Join出来结果较小的组合，例如表数据量小或两张表Join后产生结果较少，优先执行。 Join出来结果大的组合，例如表数据量大或两张表Join后产生结果较多，在后面执行。

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滚动重启服务”，重启Hive服务。 验证配置结果 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > MemArtsCC > 图表 > 容量”。 查看图表“集群shard数量” 并记录shard数。 登录Hive客户端节点，使用beeline创建一个表并确认Location

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eline连接，可以查询由Hive on HBase所创建的表，支持通过SQL命令创建HBase表或创建外表关联HBase表。建表前，确认HBase中已存在对应HBase表，下面以HBase表table1为例说明。 通过Beeline工具创建HBase表，命令如下： create

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(VPN)”打通网络，请参见对应服务的用户指南。 从 MRS 导入数据到集群的流程 MRS集群上的数据准备 （可选）手动创建外部 服务器 创建外表 执行数据导入 清除资源 父主题： 从MRS导入数据到集群

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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

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读取Hudi mor表视图 mor表同步给Hive后，会在Hive表中同步出：“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图，后缀为ro的表代表读优化视图。例如：同步给Hive的hudi表名为${table_name}， 同步Hive后hive表中

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读取Hudi mor表视图 mor表同步给Hive后，会在Hive表中同步出：“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图，后缀为ro的表代表读优化视图。例如：同步给Hive的hudi表名为${table_name}， 同步Hive后hive表中

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-------------------------- 登录Hive Beeline命令行，创建用于HCatalog程序分析的源表及数据表。 source /opt/client/bigdata_env kinit hiveuser beeline create table t1(col1

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数据。 使用流程 从MRS导入数据到集群流程如下： 前提条件 创建一个MRS集群，具体操作步骤请参见购买自定义集群。 创建一个HDFS外表，外表通过外部服务器的接口，从MRS集群查询数据。 具体操作步骤请参见《 数据仓库 服务数据迁移与同步》中从MRS导入数据到集群章节。 同一个网络下可以有多个MRS数据源，

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同步Hive表配置 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.hive_sync.enable 是否同步hudi表信息到hive metastore。 注意： 建议该值设置为true，统一使用hive管理hudi表。 false hoodie.datasource.hive_sync

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扩展使用 配置Hive中间过程的数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式，RCFile是Hive优化的文件格式。RCFile优化了列存储，在对大表进行查询时，综合

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扩展使用 配置Hive中间过程的数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile，加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式，RCFile是Hive优化的文件格式。RCFile优化了列存储，在对大表进行查询时，综合

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读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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