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hive从3.0.0开始提供hive metastore单独服务作为像presto、flink、spark等组件的元数据中心。但是默认情况下hive metastore在启动之后是不需要进行认证就可以访问的。所以本文基于大数据组件中流行的kerberos认证方式，对hive metastore进行认证配置。
重启smartbi使jvm配置生效 对接hive(zk模式) 进入smartbi安装目录C:\Smartbi\Tomcat\bin\dynamicLibraryPath，新建驱动存放路径，例如MRS_Hive，并将hive的JDBC驱动放置于该目录下，如下图所示 注意：
/hive”各日志功能如下表：表1 Hive日志列表日志类型日志文件名描述HiveServer运行日志hive.logHive运行日志。hive.xxxx-xx-xx.log.zip运行日志的历史归档，以归档时的日期作为标识。如，hive.2016-02-29_13-08-24.[7]
show databases; 查看hive_storage中的所有表 use hive_storage; show tables; 查看sample_table_1表中的数据 select * from sample_table_1; 查看表sample_table_1的详细信息
器的所有服务。 测试 Hive OK! # 切换到hive用户 su - hive # 连接hive hive # 查看数据库 show databases; # 创建测试库test create database test; # 查看数据库 创建test成功即可 show
解决数据倾斜的问题，可通过设置“set hive.optimize.skewjoin=true”并调整“hive.skewjoin.key”的大小。“hive.skewjoin.key”是指Reduce端接收到多少个key即认为数据是倾斜的，并自动分发到多个Reduce。 父主题： Hive性能调优
CREATE INDEX SDS_N50 ON SDS(CD_ID); 重新查看执行计划，发现语句已经可以索引查询，且5ms执行完成（原来是700ms）。重新执行hive表字段增加，已经可以添加成功。 父主题： 使用Hive
ericStatsEvaluator.init. 解决方案：set hive.map.aggr=false; Hive SQL设置hive.auto.convert.join = true（默认开启）和hive.optimize.skewjoin=true执行报错：ClassCastException
Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别 问题现象 Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别是什么？ 解决方案 Hive服务的健康状态（也就是在Manager界面看到的健康状态）有Good，Bad，Partially Healthy，Unknown四种状态 ，四种
②向表中加载数据 hive (default)> insert into table log_orc select * from log_text ; 1 ③查看表中数据大小 hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc/
FUNCTION Hive管理员权限（Hive Admin Privilege） DROP FUNCTION Hive管理员权限（Hive Admin Privilege） ALTER DATABASE Hive管理员权限（Hive Admin Privilege） 父主题： Hive用户权限管理
配置具备表select权限的用户可查看表结构 操作场景 使用Hive建表时，其他用户被授予select权限后，支持通过show create table查看表结构。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。
报错信息如下，使用的是官方提供的jar包
C70 集群，使用默认的 Hive 配置（MR引擎）客户有许多hive表，然后在上面创建视图，对外使用的时候通过视图来访问，这样底层改变的话，不影响上层应用。【操作步骤&问题现象】因为使用视图，所以发现一些查询条件无法被利用到做分区过滤，导致 hive 启动大量的 task （可
该API属于IAMAccessAnalyzer服务，描述: Delete the specified archive rule.接口URL: "/v5/analyzers/{analyzer_id}/archive-rules/{archive_rule_id}"
hive 存储，解析，处理json数据 hive 处理json数据总体来说有两个方向的路走 将json以字符串的方式整个导入Hive表，然后通过使用UDF函数解析已经导入到hive中的数据，比如使用LATERAL VIEW json_tuple的方法，获取所需要的列名。 在导入
mapjoin。 set hive.auto.convert.join=true; 默认小表<=25M。 set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25M; 默认false,分桶表表mapjoin专用。 set hive.optimize.bucketmapjoin=true;
jar包添加至HIVE_HOME/lib中 （4）启动Hive /opt/hive/bin/hive --service metastore （5）启动Hive命令行窗口 beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 或者 /opt/hive/bin/hive
语句，Hive会自动添加指定文件到当前环境中，效果与add语句相同，执行后即可list查看已添加的文件或jar包。 CREATE FUNCTION [db_name.]function_name AS class_name [USING JAR|FILE|ARCHIVE 'file_uri'
配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 操作场景 Hive的MetaStore客户端连接支持负载均衡，即可通过服务端在ZooKeeper记录的连接数，选择连接最少的节点进行连接，防止大业务场景下造成某个MetaStore高负载，其他MetaStore空闲情况，开启此功能不影响原有连接方式。
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