使用基线运维特性时，为了保证任务的优先级生效，需要注意以下要求： MRS 约束限制： 在MRS集群场景中，优先级配置只支持使用MRS API模式的数据连接类型，不支持代理模式的数据连接。 DataArts Studio 的MRS节点支持优先级功能，如果MRS集群如果是安全模式（Kerberos认证为开启状态），需要增加MRS

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从MRS导入数据概述 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。具体信息可参考《MapReduce服务用户指南》。 用户可以将海

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readHBase(); // 2. 读取Hive数据 String hiveData = readHive(name); // Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name)

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Hive常见问题 如何删除所有HiveServer中的永久函数 为什么已备份的Hive表无法执行drop操作 如何在Hive自定义函数中操作本地文件 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 Hive不支持复杂类型字段名称中包含哪些特殊字符 如何对Hive表大小数据进行监控

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Hive Hive基本原理 Hive CBO原理介绍 Hive与其他组件的关系 Hive开源增强特性 父主题： 组件介绍

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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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com@HADOOP.COM' ); Hive版本 Doris可以正确访问不同Hive版本中的Hive Metastore。在默认情况下，Doris会以Hive2.3版本的兼容接口访问Hive Metastore。你也可以在创建Catalog时指定hive的版本。如访问Hive1.1.0版本： CREATE

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GuoYijun,male,5 Map阶段 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。

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in the Hadoop binaries. 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 使用具有任务查看权限的用户登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Mapreduce ＞ JobHistoryServer”进入Web界面后查看任务执行状态。

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参数类型 说明 x 是 Int 节点在作业画布上的横轴位置 y 是 Int 节点在作业画布上的纵轴位置 表7 condition数据结构说明 参数名 是否必选 参数类型 说明 preNodeName 是 String 本节点依赖的前一个节点名称 expression 是 String

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异构数据源之间的数据迁移和数据集成；通过强大的作业调度与灵活的监控告警，轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。

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mple 使用Oozie调度Spark访问HBase的示例程序。 oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieSparkHiveExample 使用Oozie调度Spark访问Hive的示例程序。 父主题： Oozie应用开发概述

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getConfiguration(); // 对于需要访问ZooKeeper的组件，需要提供jaas和krb5配置 // 在Map中不需要重复login，会使用main方法中配置的鉴权信息 String krb5 = "krb5.conf";

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Hive应用开发简介 Hive简介 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HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL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。

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帮助客户持续构建卓越的云上架构。 经验丰富的服务专家团队 专业服务团队专家具有大量的咨询交付经验以及行业上云经验，具备设计各种复杂业务场景的经验和能力，可实现全面、符合行业需求的调研、评估和方案设计，助力客户完成上云评估和规划设计。 完整全面的迁移工具平台 一站式迁移和现代化平台

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关键说明： 图1中的脚本开发区为临时调试区，关闭脚本页签后，开发区的内容将丢失。您可以通过“提交”来保存并提交脚本版本。 数据连接：建立Hive的数据连接创建的连接。 开发Hive SQL作业 Hive SQL脚本开发完成后，我们为Hive SQL脚本构建一个周期执行的作业，使得该脚本能定期执行。

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多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性：

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readHBase(); // 2. 读取Hive数据 String hiveData = readHive(name); // Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name)

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RES10-03 采用Grid架构 采用Grid架构，可将应用系统内的工作负载的故障影响限制在有限Grid业务单元中。 风险等级 高 关键策略 应用系统采用多个功能相同的Grid业务单元，每个Grid业务单元具备完整业务功能，处理整个业务负载中的一个子集，不涉及与其他Grid业务单元的交互；

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gz”压缩包中的“jars”目录中获取。 用户应用程序的编译依赖包根据代码不同而不同，需用户根据自己编写的代码进行加载。 将运行程序的依赖Jar包上传至需要运行此应用的节点中，例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和应用

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根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序，并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。 如果您使用的是普通模式，准备业务应用代码及其相关配置即可。 调用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher.launch()方法，将用户的应用程序提交。 将

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