Hive远程连接设置用户名和密码背景上传jar包修改hive-site.xml修改core-site.xml重启集群背景beeline或者jdbc远程连接hive需要用户名和密码，hive默认的用户名和密码都是空，为了安全起见也要改一下上传jar包用java开发工具打包一个jar工具类，用于解析用户名和密码hiveAuth.zip把jar包上传到hive根目录的lib下面（没有lib目录就自己建一个）修改hive-site.xml进入hive根目录的conf目录下，修改hive-site.xmlhive.server2.authenticationCUSTOMhive.server2.cust
Hive远程连接设置用户名和密码背景上传jar包修改hive-site.xml修改core-site.xml重启集群背景beeline或者jdbc远程连接hive需要用户名和密码，hive默认的用户名和密码都是空，为了安全起见也要改一下上传jar包用java开发工具打包一个jar工具类，用于解析用户名和密码hiveAuth.zip把jar包上传到hive根目录的lib下面（没有lib目录就自己建一个）修改hive-site.xml进入hive根目录的conf目录下，修改hive-site.xmlhive.server2.authenticationCUSTOMhive.server2.cust
一、创建静态分区表（SPstatic）1.启动集群2.进入hive3.创建test1118数据库并使用4.创建t1表createtablet1(c1string,c2string);5.查看表结构：6.创建t2表createtablet2(c1string)partitionedby(c2string)rowformatdelimitedfieldsterminatedby',';partitionedby(c2string)#创建分区c1跟c2都是字段，但是创建的时候不能写在t2里面，只能写在分区里面（同时select查询的时候，c2的字段也要写在最后面）7.查看表结构：8.上传数据到t2表
大数据刚出来的时候，并不是很完善。发展的不是很快，尤其是在计算服务上，当时使用的是第一代mr计算引擎，相对来说计算并不是那么快。让大数据快速发展的是2009年伯克利大学诞生的spark，并在2013年成为Aparch的顶级开源项目。使大数据发展比较迅速、但是随着spark的快速发展，对于不太会用spark的或者一直用hiveSql的程序员，但是又想使用spark。提出hive添加spark作为第三个后端 在这个概念上就衍生了两种模式，一种是hiveonspark，另外一种是sparkonhive。我们来谈谈这两种模式是怎样实现的。hiveonsparkhiveonspark在执行
如果你正在使用Flink的DirectReader来访问HiveACID表，并且受到Ranger授权限制，无法读取表的数据，可能是因为DirectReader不经过Hive的Thrift接口，而是直接读取Hive表的数据文件，绕过了Ranger的授权验证。在启用Ranger鉴权的情况下，Ranger通常会拦截对Hive表的访问请求，根据预定义的策略进行权限验证。然而，FlinkDirectReader绕过了HiveThrift接口，直接读取数据文件，因此无法受到Ranger的授权限制。能力JDBC方式SparkDirectReader模式Ranger与细粒度访问控制的集成✓不适用HiveACI
1背景：RDBMS中insert使用（insert+values）在MySQL这样的RDBMS中，通常是insert+values的方式来向表插入数据，并且速度很快。这也是RDBMS中插入数据的核心方式。INSERTINTOtable_name(field1,field2,...fieldN)VALUES(value1,value2,...valueN);假如说对Hive的定位不清，把Hive当成RDBMS来使用，也使用insert+values的方式插入数据，会如何呢？--hive中insert+valuescreatetablet_test_insert(idint,namestring,
在写hivesql语句时，通常因为实现一个比较复杂的逻辑时，往往使用多层嵌套关联，首先导致代码的可读性较差，其次是代码性能比较低。因为这个原因，很多人都会想方设法去优化代码，提高代码的可读性和性能。在优化中，我们尝尝想到的是去创建临时表的方法。目前创建临时表方法有两种，一种是createtemporary会话级临时表创建；另外一种是withas的方式，这种方式更偏向像是视图（子查询）。接下来我们看看这两种方式的相同点和不同点，什么场景适用什么方式。相同点：这两种方式对外都可以称为临时表；都可以增加代码的可读性；都可以一定程度上提升复杂代码的性能不同点：存储方式的不同，createtem
1.版本说明本文档内容基于flink-1.16.x，其他版本的整理，请查看本人博客的flink专栏其他文章。1.1.概述ApacheHive已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。Flink与Hive的集成包含两个层面。一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，用户可通过HiveCatalog将不同会话中的Flink元数据存储到HiveMetastore中。例如，用户可以使用HiveCatalog将Kafka表或Elasticsearch表存储在HiveMetast
前言最近一个小伙伴在做从Oracle到Hive的业务迁移工作，在迁移过程中属实遇到了一些坑，今天就来汇总一下这些坑，避免以后大家其他业务迁移的时候再出现类似的问题，即使出现了也可以拿过来进行对照解决。问题1：Distinctwindowfunctionsarenotsupported:count(distinctposition_id#92)windowspecdefinition从上面图片中的报错日志信息来看，是说窗口函数是不支持countdistinct的。很显然在Oracle中支持的写法，但是在SparkSQL是不支持的。解决方案方案1：使用approx_count_distinct，但
01 导语爱奇艺自2012年开展大数据业务以来，基于大数据开源生态服务建设了一系列平台，涵盖了数据采集、数据处理、数据分析、数据应用等整个大数据流程，为公司的运营决策和各种数据智能业务提供了强有力的支持。随着数据规模的不断增长和计算复杂度的增加，如何快速挖掘数据的潜在价值，给大数据平台带来了巨大挑战。针对海量数据的实时分析需求，大数据团队从2020年开始发起大数据加速项目，基于大数据技术加速爱奇艺数据流通，促进更实时的运营决策、更高效的信息分发。其中之一就是推动OLAP数据分析从Hive引擎切换到SparkSQL引擎，取得了明显收益，任务提速67%、资源节省50%，为BI、广告、会员、用户增
