MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    hive 百分比 更多内容
  • 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

    ] } 参数说明 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”。

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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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  • 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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  • TABLESAMPLE

    此采样方法将表划分为数据的逻辑段,并按此粒度对表进行采样。此采样方法要么从特定数据段中选择所有行,要么跳过它(基于采样百分比与运行时计算的随机值之间的比较)。系统采样中行的选择依赖于使用的connector。例如,如果使用Hive数据源,这将取决于数据在HDFS上的布局。这种采样方法不能保证独立的抽样概率。 SELECT

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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

    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: with 属性中需要设置hive.is-external为true。

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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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  • 开发Hive应用

    开发Hive应用 Hive JDBC访问样例程序 HCatalog访问Hive样例程序 基于Python的Hive样例程序 基于Python3的Hive样例程序 父主题: Hive开发指南(安全模式)

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  • 创建Hive表

    合性能表现比SequenceFile更优。 set hive.exec.compress.output=true; set hive.exec.compress.intermediate=true; set hive.intermediate.compression.codec=org

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  • 开发Hive应用

    开发Hive应用 Hive JDBC访问样例程序 HCatalog访问Hive样例程序 Python访问Hive样例程序 Python3访问Hive样例程序 父主题: Hive开发指南(普通模式)

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  • 创建Hive表

    合性能表现比SequenceFile更优。 set hive.exec.compress.output=true; set hive.exec.compress.intermediate=true; set hive.intermediate.compression.codec=org

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  • 创建Hive表

    合性能表现比SequenceFile更优。 set hive.exec.compress.output=true; set hive.exec.compress.intermediate=true; set hive.intermediate.compression.codec=org

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