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Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务，Doris可以自动获取Hive的库表信息，并进行数据查询。 除了Hive外，很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive
type 对接外部数据类型。 hive.metastore.uris hive元数据uri，可在hive-site.xml配置文件查看。 hive.metastore.sasl.enabled 可在hive-site.xml配置文件查看。 hive.server2.thrift.sasl
使用DLI Flink作业实时同步MRS Kafka数据至CloudTable HBase集群 此章节为您介绍数据实时同步的最佳实践，通过数据湖探索服务DLI Flink作业将MRS kafka数据实时同步给HBase，实现Kafka实时入库到HBase的过程。 了解DLI请参见数据湖探索产品介绍。
创建MRS Hive连接 使用catalog连接非安全认证hive on hdfs 使用catalog连接kerberos安全认证hive on hdfs 使用catalog连接非安全认证hive on obs 使用catalog连接kerberos安全认证hive on obs
AWS_REGION obs region，在obs页面查看。 hive.metastore.sasl.enabled hive元数据uri，可在hive-site.xml配置文件查看。 hive.version Hive版本。 yarn.resourcemanager.address
使用DLI Flink作业实时同步MRS Kafka数据至CloudTable ClickHouse集群 此章节为您介绍数据实时同步的最佳实践，通过数据湖探索服务DLI Flink作业将MRS kafka任务制造数据实时同步给ClickHouse，实现Kafka实时入库到ClickHouse的过程。
type 对接外部数据类型。 hive.metastore.uris hive元数据uri，可在hive-site.xml配置文件查看。 hive.server2.thrift.sasl.qop 可在hive-site.xml配置文件查看。 hive.server2.authentication
参数说明 参数 说明 type 对接外部数据类型。 hive.metastore.uris hive元数据uri，可在hive-site.xml配置文件查看。 hive.metastore.sasl.enabled 可在hive-site.xml配置文件查看。 dfs.nameservices
Doris集群管理简介 CloudTable集群模式提供了基于Doris的分布式、可伸缩、全托管的实时数据仓库，它提供了亚秒级返回海量数据查询结果的能力，可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。 Doris集群管理下，用户申请专属集群，按需使用，专属集群是完全物
分钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 ClickHouse集群管理功能
分钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 背景信息 假定这是一张学生成绩表信息，使用客户端实现业务操作：
多源数据目录 概述 Hive 父主题： 数据湖分析
许多客户的Hive表数据在OBS或HDFS上，需要Doris对接Hive外表，且Hive集群分为安全集群与非安全集群，所以可以使用以下4种方式进行数据查询： 使用catalog连接非安全认证hive on hdfs。 使用catalog连接kerberos安全认证hive on hdfs。
use、StarRocks提供的全托管数据存储和分析服务。CloudTable提供GB~PB级数据存储和分析能力，用于在线查询、数据仓库、数据集市、实时分析等场景。可被广泛应用于互联网、物联网、车联网、金融、政府、物流、制造、零售等行业。 CloudTable产品架构 CloudTable产品架构如下图所示：
StarRocks简介 StarRocks是一款全托管分析型数据仓库，可以灵活创建和管理集群以及数据。使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各种实时和离线的数据源高效导入数据，同时支持直接分析数据湖上各种格式的数据。
能物化视图技术实现预聚合加速，并可以通过查询优化器同时进行基于规划和基于代价的查询优化。 简单易用：支持标准ANSI SQL语法，包括单表聚合、排序、过滤和多表Join、子查询等，还支持窗口函数、Grouping Set等复杂SQL语法。除此之外，Doris还实现了MySQL协议
统一数仓构建 ：一个平台满足统一的数据仓库建设需求，简化繁琐的大数据软件栈。Doris构建的统一数仓，替换了原来由Spark、Hive、Kudu、HBase、Phoenix组成的旧架构，架构大大简化。 数据湖联邦查询：通过外表的方式联邦分析位于Hive中的数据，在避免数据拷贝的前提下，查询性能大幅提升。
Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。本章节提供从零开始使用Doris操作指导：通过MySQL命令实现创建表，往表中插入数据，修改
kHoue构建交互式访客来源探索分析可视化系统。 BI报表。 利用ClickHouse构建实时交互查询报表，实时分析订单、收入、用户数等核心业务指标。 用户分群统计。 构建用户信息表，实时选择用户属性标签数据和筛选条件，通过大量的数据记录进行人群特征统计分析。 父主题： 应用场景
textfile; 把ods_source表中的数据导入到ods_demo_detail表中。 set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.dynamic.partition=true; insert overwrite
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