Explain查看执行计划在查询语句前加explainsqlexplainselectfromtable;查看详细执行计划explainextendedselectfromtable;建表优化分区表sql创建分区表createtabledeptpartition(deptnoint,dnamest

Spark连接hive元数据库(mysql)方法一：1)打开Hivemetastoreroot@head42~hiveservicemetastore&netstatano|grep9083???2)开启spark连接Mysq

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/6d5972fad7cb5d1185a9d1fbec61bc47446.jpg)(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzU3MzgwNT

ApacheSentry虽然可以将HDFS、Hive与Impala三个组件的权限认证统一，但是只能按照给组授予角色的方式来进行授权，不能直接授权给组中的用户，显得不太灵活。有时候为了兼容已有大数据平台的授权体系，比如只使用Sentry控制Impala服务的权限，而不控制Hive和HDFS服务的权限，希望通过调用Sentry客

前言HiveonSpark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE7292提出。HiveonSpark的效率比onMR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用onYARN部署方式来说明。!(https://imgcon

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/fb84aa43cd6d4fe8b2e4e1ef6869584a.jpg)ApacheHiveTM(文件存储格式)Hive文件存储格式主要包括以下几类：1、TEXTFILE2、SEQUENCEFILE3

1.文档编写目的在前面Fayson介绍了在Python2的环境下《如何使用PythonImpyla客户端连接Hive和Impala》，本篇文章Fayson主要介绍在Python3的环境下使用Impyla访问非Kerberos环境下的Hive以及将获取到的结果集转换为Pandas的DataFrame。内容

Hive前言Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，将类SQL语句转换为MapReduce任务执行。!image(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3ca2e844a74c7004d3281eeec5

5步教你将MRS数据导入DWSMapReduce服务（MapReduceService，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。用户可以将海量业务数据，存储在MRS的分析集群，即使用Hive/Spark组件保存。Hive/Spark的数据

前言：最近刚接触写HiveSQL，却发现许多查询的执行速度远不如预期。为了提升查询效率，我去阅读了《Hive编程指南》，希望通过理解其底层机制来找到优化的方式，并为未来能编写出高效的SQL奠定基础。谨以此文做个记录。一、Hive因何而生先有Hadoop再有