与某单位内部MRS集群Hive对接，服务器上部署了Spark，连接云端的Hive，参考的样例代码为mrs-example-mrs-3.3.0中的hive-jdbc-example，通过获取连接url，用spark.read().format("jdbc").options(xxxx)的方式；现在报错内容是：①unable to read HiveServer2 configs from ZooKeeper②KeeperErrorCode＝Session closed because client failed to authenticate for /hiveserver2改造的内容是hive-jdbc-example中的USER_NAME的值，usedir的路径为实际路径

USE dw;作用：切换到名为 dw 的数据库（Data Warehouse）。说明：Hive 支持多数据库，USE 语句指定后续操作的数据库上下文。2. 创建操作员信息表 t_user_detailsqlCREATE TABLE IF NOT EXISTS t_user_detail ( user_id STRING COMMENT '操作员ID', user_name STRING COMMENT '操作员姓名', user_tel STRING COMMENT '操作员电话号码', head_pic_url STRING COMMENT '操作员照片URL', uuid STRING COMMENT '订单ID' ) STORED AS ORC; 表结构：user_id：操作员唯一标识（字符串类型）。user_name：操作员姓名。user_tel：联系电话。head_pic_url：头像 URL（修正了之前的列名错误）。uuid：关联的订单 ID（可能用于连接订单表）。存储参数：STORED AS ORC：使用 ORC（Optimized Row Columnar）格式存储数据。特点：列式存储，支持压缩和索引，适合大数据分析，查询性能优于文本格式。1. 列注释（Column Comment）在创建表时，可以为每个字段添加 COMMENT '描述内容'，例如：sqlCREATE TABLE t_user_detail ( user_id STRING COMMENT '操作员ID', -- 对user_id字段的解释 user_name STRING COMMENT '操作员姓名' -- 对user_name字段的解释);作用：帮助其他开发者（或未来的你）理解字段的用途。使用 DESCRIBE t_user_detail; 命令可以查看这些注释：plaintextuser_id STRING 操作员IDuser_name STRING 操作员姓名2. 表注释（Table Comment）除了列注释，还可以为整个表添加注释：sqlCREATE TABLE t_user_detail ( ...)COMMENT '存储系统操作员的基本信息' -- 表级注释STORED AS ORC;查看表注释：sqlDESCRIBE FORMATTED t_user_detail;输出中会包含：plaintextTable Description: 存储系统操作员的基本信息3. 为什么需要注释？提高可读性：复杂的表结构（如包含数十个字段）若无注释，难以理解每个字段的业务含义。文档化：注释是最直接的数据字典，无需额外维护文档。团队协作：让其他开发者快速理解表的设计意图。4. 注意事项语法要求：列注释紧跟在数据类型后（如 user_id STRING COMMENT '...'）。表注释在表定义的末尾（CREATE TABLE ... COMMENT '...'）。修改注释：修改列注释：ALTER TABLE t_user_detail CHANGE COLUMN user_id user_id STRING COMMENT '新注释';修改表注释：ALTER TABLE t_user_detail SET TBLPROPERTIES ('comment' = '新表注释');示例对比无注释的表：sqlCREATE TABLE t_user_detail ( user_id STRING, user_name STRING);问题：user_id 是自增 ID 还是外部导入的？user_name 是否允许为空？有注释的表：sqlCREATE TABLE t_user_detail ( user_id STRING COMMENT '来自LDAP系统的操作员唯一标识', user_name STRING COMMENT '操作员姓名，不能为空') COMMENT '记录系统登录操作员的基础信息';优势：字段含义清晰，减少沟通成本。总结COMMENT 是 Hive 中用于元数据描述的工具，虽然不影响数据本身，但对数据治理、文档化和团队协作至关重要。在设计表结构时，建议为每个表和重要字段添加注释。

 与某单位内部MRS集群Hive对接，从Windows电脑使用Idea导入样例程序， 连接Hive数据库； 已按说明文档中提示检查如下项：1.系统时间 ：Windows客户端环境时间比集群时间延迟小时30秒2.krb5.conf、user.keytab文件是最新的 ；程序中用户名修改：  USER_NAME = "xxx"（替换为实际用户）;    3.user.hive.jaas.conf 文件中  keyTab 修改为实际“user.keytab” 文件路径； principal="XXX@HADOOP.COM"   运行最后提示Unable to read HiveServer2 configs from Zookeeper  具体日志如下:  ServerPrincipalProvider - Got server principal from the server and it is zookeeper/hadoop.hadoop.comServerPrincipalProvider - Using server principal zookeeper/hadoop.hadoop.comLogin - TGT refresh thread startedLogin - TGT valid startig at:        XXXXXXXXXXXLogin - TGT expires:                   XXXXXXXXXXXXLogin - TGT refresh sleeping until:   XXXXXXXXXXXXClientCnxn - Opening socket connection to server  XXX.XX.XX.XX/XXX.XX.XX.XX:24002 . Will attempt to SASL-authenticate using Login Context section 'Client'ClientCnxn - Client session time out ,have not heard from server in  23221ms from connectionid 0x0ClientCnxn - EventThread shut down for connectionid:0x0ZooKeeper - Connectionid:0x0 closedJDBCExample - Create connection failed: org.apache.hive.jdbc.ZookeeperHiveClientException:Unable to read HiveServer2 configs from Zookeeper  Opening socket connection to server  XXX.XX.XX.XX/XXX.XX.XX.XX:24002    这个IP对应的端口可以telnet通    

第一次接触，求助各位大佬

1.同样的表，使用hive-sql和spark-sql查询出的数据不一样？2.spark-sq，用union all 的时候，也没有起到作用。但是同样的sql，用hive执行就可以？

各位大佬们，DataArts跑复杂SQL时，比如表连接，开窗函数是会出现报错，主要是这样。有没有解决办法。--  Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 2  --  Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask

如何配置MRS-HIVE的SSL加密传输？

profile    这是sqoop 路径这是测试sqoop是否安装成功所返回的

     我最近开发了一个maven项目，想使用spark读取/写入greenplum的数据，但是由于jdbc的传输速度限制。所以想采用greenplum-spark connect这个连接器。当我使用--jars将项目和这个依赖包一起提交上去的时候出现了jar包冲突 报错:classnotfound。  同时自己搭建了一套开源集群，相同的步骤 spark读取/写入greenplum 并且也使用这个连接器--jars提供第三方依赖包，正常读取数据。    所以我想有没有办法忽略集群中的依赖。只使用fat-jar和--jar提供的      

需求：       想后台方式批量查找FusionInsight HD的管理平台Manager 上的role 角色，都授权了哪些服务，哪些权限。例， 查询A 角色授权了哪些服务和权限，A权限拥有哪些组件权限，Hive组件，有哪些库权限，哪些表/视图权限；HDFS组件，哪些目录有读写权限等。

1 安装Python环境1.1 安装Miniconda conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同Python版本的软件包及其依赖，并能够在不同的Python环境之间切换，Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等，Miniconda包括Conda、Python。 此处，我们不需要如此多的工具包，故选择MiniConda。1）下载Miniconda（Python3版本）下载地址：cid:link_0 2）安装Miniconda （1）执行以下命令进行安装，并按照提示操作，直到安装完成。bash Miniconda3-py38_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh在安装过程中，出现以下提示时，可以指定安装路径 出现以下字样，即为安装完成 3）加载环境变量配置文件，使之生效source ~/.bashrc4）取消激活base环境Miniconda安装完成后，每次打开终端都会激活其默认的base环境，我们可通过以下命令，禁止激活默认base环境。 conda config --set auto_activate_base false1.2 创建Python3.6以上环境conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main conda config --set show_channel_urls yes2）创建Python环境conda create --name superset python=3.8 说明：conda环境管理常用命令创建环境：conda create -n env_name查看所有环境：conda info --envs删除一个环境：conda remove -n env_name --all1.3 适配环境下载相关依赖进入Miniconda3所在目录下bin执行 ./pip3 install pyhive==0.6.1 --force-reinstall ./pip3 install thrift==0.16.0 --force-reninstall ./pip3 install thrift-sasl==0.4.3 ./pip3 install pure-sasl==0.6.2 ./pip3 install sasl==0.3.修改源代码,将域名写死 vim /opt/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pyhive/hive.py添加kerberos_service_host参数 1.4 通过python代码连接hive./python3import os from pyhive import hive host='x.x.x.x' port=21066 auth='KERBEROS' kerberos_service_name='hive' kerberos_service_host='hadoop.hadoop.com' os.system('source /opt/140client/bigdata_env') os.system('echo password | kinit user') with hive.connect(host=host, port=port, auth=auth, kerberos_service_host=kerberos_service_host, kerberos_service_name=kerberos_service_name) as conn: with conn.cursor() as cur: cur.execute("show tables") for i in cur.fetchall(): print(i)注：host是hive对应实例节点，需提前在页面查看然后填写查看Hive数据库中表

使用的是hive用户组下的用户，在manager网页中把能给的权限都给了，还是提示 Permissin denied

在hive里创建udf后，如何复用？例如使用用户usr_a在数据库database_a创建udf1后，如何授权给usr_b用户使用。是否有grant select on function database_a.udf1 to user usr_b;类似的授权语句。请专家予以解答，多谢。

我看了官方的demo代码，在hive to hbase项目代码里，只设置了appName，其余的全部没有设置，是可以自动读取hive-site.xml等配置文件吗？huaweicloud-mrs-example/SparkHivetoHbase.java at mrs-3.0.2 · huaweicloud/huaweicloud-mrs-example (github.com)这是我举例的代码连接这个是代码中读取hive表数据的代码片段 SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkHivetoHbase"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); HiveContext sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(jsc); Dataset dataFrame = sqlContext.sql("select name, account from person");如果在代码中需要设置的话我有一个问题，hive默认的元数据服务是DBService，那hive.metastore.uris这一项应该怎么配置

使用hive执行sql文件beeline -f $file时候，会产生大量的info级别的日志。如何设置日志级别，减少这种日志呢？已经测试了--hiveconf hive.server2.logging.operation.level=NONE但是只对beeline生效，不对beeline -f生效