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Hive应用开发简介 Hive介绍 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HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL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。 Hive主要特点如下:
Hive应用开发简介 Hive介绍 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HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL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。 Hive主要特点如下:
功能介绍 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下: 读取HiveServer客
Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD(全称为Zstandard)是一种开源的无损数据压缩算法,其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式,本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFi
apache.hadoop.hive.serde2.SMS4Rewriter) Hive开源增强特性:支持HBase删除功能 由于底层存储系统的原因,Hive并不能支持对单条表数据进行删除操作,但在Hive on HBase功能中,MRS解决方案中的Hive提供了对HBase表的单条
by优化,开启Map端初步聚合,减少Map的输出数据量。 操作步骤 在Hive客户端进行如下设置: set hive.map.aggr=true; 注意事项 Group By数据倾斜 Group By也同样存在数据倾斜的问题,设置“hive.groupby.skewindata”为“true”,生成的查询计划会有两个MapReduce
使用Hive Hive用户权限管理 Hive客户端使用实践 快速使用Hive进行数据分析 Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据库数据 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法说明 Hive常见问题
path3”目录,并写数据成功。 以上功能在Hive参数“hive.server2.enable.doAs”为“true”时已经支持,本指导新增当“hive.server2.enable.doAs”为“false”时,如何配置Hive能插入数据到不存在的目录中。 操作步骤 登录FusionInsight
表1 Hive日志列表 日志类型 日志文件名 描述 运行日志 /hiveserver/hiveserver.out HiveServer运行环境信息日志 /hiveserver/hive.log HiveServer进程的运行日志 /hiveserver/hive-omm-<日期>-<PID>-gc
使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 操作场景 ZSTD_JNI是ZSTD压缩算法的native实现,相较于ZSTD而言,压缩读写效率和压缩率更优,并允许用户设置压缩级别,以及对特定格式的数据列指定压缩方式。 目前仅ORC格式的表支持ZSTD_JNI压缩方式,而普通
功能介绍 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下: 读取HiveServer客
Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD(全称为Zstandard)是一种开源的无损数据压缩算法,其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式,本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC,RCFile,TextFi
Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation(同分布)是HDFS提供的数据分布控制功能,利用HDFS Colocation接口,可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocation功能,即在创建Hive表时,
配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻元数据库压力,将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表,这一过程称为分区数据冻结,移动的分区数据称为冷分区,未冻结的分区称为热分区,存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表,这一过程称为分区数据解冻。
功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下: 读取HiveServer客
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拥有
Load数据到Hive表失败 问题背景与现象 用户在建表成功后,通过Load命令往此表导入数据,但导入操作中遇到如下问题: ....... > LOAD DATA INPATH '/user/tester1/hive-data/data.txt' INTO TABLE employees_info;
HiveServer(角色)”,搜索“hive.execution.engine”参数。 针对MRS 3.x之前版本,请登录MRS Manager界面,选择“服务管理 > Hive > 服务配置 > 全部配置 > HiveServer”,搜索“hive.execution.engine”参数。 将“hive
Python3访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 以下分析任务示例在“hive-examples/python3-examples/pyCLI_nosec.py”文件中。 导入hive类 from pyhive import
配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer Hive用户租约隔离即可以限定指定用户访问指定节点上的HiveServer服务,实现对用户访问HiveServer服务的资源隔离。 操作步骤 以对用户hiveuser设置租约隔离为例,选取Hive当前已有的或者新添加一个或者多个