云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    云数据库hive查询 更多内容
  • JSON表中有破损数据导致Hive查询异常

    JSON表中有破损数据导致Hive查询异常 用户问题 在Hive客户端查询JSON数据,JSON表中有破损数据导致查询异常: 在Hive客户端上使用默认开源的JSON序列化建表语句创建表: create external table if not exists test ( name

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  • 部署云数据库

    部署云数据库 创建云数据库 GaussDB for NoSQL 创建云数据库MySQL 父主题: 实施步骤

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  • 云数据库 GeminiDB

    云数据库 GeminiDB GeminiDB开启慢查询日志 GeminiDB开启错误日志 GeminiDB使用磁盘加密 GeminiDB开启备份 GeminiDB部署在单个可用区 父主题: 系统内置预设策略

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  • 创建Hive角色

    创建Hive角色 操作场景 该任务指导 MRS 集群管理员在Manager创建并设置Hive的角色。Hive角色可设置Hive管理员权限以及Hive数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组,不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表

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  • Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException

    Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错: com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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  • 配置Hive JDBC接口访问Hive安全认证

    见准备连接Hive集群配置文件。 配置安全登录 安全认证主要采用代码认证方式,支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。 以下代码在“hive-examples/hive-jdbc-example”样例工程的“com.huawei.bigdata.hive.examp

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  • Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException

    Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错: com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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  • 源端为Hive

    参数 是否必选 类型 说明 fromJobConfig.hive 否 String 待抽取数据的数据源,作业源端为Hive时,这里为“hive”。 fromJobConfig.database 否 String 待抽取数据的数据库,例如“default”。 fromJobConfig

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  • Hive对接OBS

    配置Hive。 重命名/opt/hive-2.3.3/conf/hive-env.sh.template为hive-env.sh。 重命名opt/hive-2.3.3/conf/hive-log4j2.properties.template为hive-log4j2.properties。

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  • Hive结果表

    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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  • Hive源表

    k来读写Hive的表。Overview | Apache Flink 从Flink 1.11.0开始,在使用 Hive方言时,Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性,改善与Hive的互操作性,并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来

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  • MRS Hive SQL

    MRS Hive SQL 功能 通过MRS Hive SQL节点执行数据开发模块中预先定义的Hive SQL脚本。 MRS Hive SQL节点的具体使用教程,请参见开发一个Hive SQL作业。 MRS Hive SQL节点不支持Hive的事务表。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置MRS

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  • 创建Hive表

    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故障排除

    Hive故障排除 如何对insert overwrite自读自写场景进行优化 父主题: 使用Hive

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  • 分析Hive数据

    toString(); 注:直连HiveServer时,若当前连接的HiveServer故障则会导致访问Hive失败;若使用ZooKeeper的访问Hive,只要有任一个HiveServer实例可正常提供服务即可。因此使用JDBC时建议通过ZooKeeper的方式访问Hive。 加载Hive JDBC驱动。

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  • 参考:作业分片维度

    支持按HBase的Region分片。 MRS Hive HDFS读取方式时,支持按Hive文件分片。 JDBC读取方式时,不支持分片。 FusionInsight HDFS 支持按文件分片。 FusionInsight HBase 支持按HBase的Region分片。 FusionInsight Hive HDFS读取方式时,支持按Hive文件分片。

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  • 参考:作业分片维度

    支持按HBase的Region分片。 MRS Hive HDFS读取方式时,支持按Hive文件分片。 JDBC读取方式时,不支持分片。 FusionInsight HDFS 支持按文件分片。 FusionInsight HBase 支持按HBase的Region分片。 FusionInsight Hive HDFS读取方式时,支持按Hive文件分片。

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  • 配置云数据库RDS

    配置云数据库RDS 应用数据持久化存储,需要用到云数据库,CAE提供了基于 云计算平台 的即开即用、稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线云数据库服务(MySQL)。使用云数据库 RDS for MySQL能够在云中轻松地进行设置和扩展关系型数据库。通过云数据库服务的管理控制台,您几乎可

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  • 创建Hive Catalog

    及作为读写现有Hive元数据的接口。 Flink 的Hive 文档提供了有关设置 HiveCatalog以及访问现有 Hive 元数据的详细信息。详情参考:Apache Flink Hive Catalog HiveCatalog可以用来处理两种类型的表:Hive兼容表和通用表。

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  • Hive维表

    15”,勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。 数据类型的使用,请参考Format章节。 Hive 方言支持的 DDL 语句,Flink 1.15 当前仅支持使用Hive语法创建OBS表和使用hive语法的 DLI Lakehouse表。 使用Hive语法创建OBS表 defalut方言:

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  • 创建Hive表

    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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