支持版本
支持 Hive 1.x、2.x、3.x 版本。
使用限制
1. 目前仅支持读取 TextFile、ORCFile 和 ParquetFile 三种格式的文件，建议为 ORC 或者 Parquet；目前仅支持写入 TextFile、ORCFile 和 ParquetFile 格式的文件，暂不支持 RCFile 格式的文件。
2. Hive 读取利用 JDBC 连接 HiveServer2 获取数据，需要在数据源正确配置 HiveServer2 的 jdbc url。
3. Hive 写入需要连接 Hive Metastore 服务，请在数据源正确配置 Metastore Thrift 协议的 IP 和端口。如果是自定义 Hive 数据源，还需要上传 hive-site.xml、core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。
4. 重建 Hive 表时如需增加列字段，需要加上 cascade 关键字。防止 Partition Metadata 没有更新，影响数据查询。
5. 使用数据集成向 Hive 集群进行离线同步的过程中，会在服务端侧产生临时文件，在同步任务执行完成时，会自动删除。您需要留意服务端 HDFS 目录文件数限制，避免非预期的文件数达到上限导致 HDFS 文件系统不可用，无法保障文件数在 HDFS 目录允许范围内。
Hive 离线单表读取节点配置
参数 | 说明 |
数据来源 | 可用的 Hive 数据源 |
库 | 支持选择、或者手动输入需读取的库名称 默认将数据源绑定的数据库作为默认库，其他数据库需手动输入库名称 当数据源网络不联通导致无法直接拉取库信息时，可手动数据库名称。在数据集成网络连通的情况下，仍可进行数据同步 |
表 | 支持选择、或者手动输入需读取的表名称 |
读取方式 | 仅支持 JDBC 读取方式 |
筛选条件（选填） | 基于 Hive JDBC 方式读取数据时，支持使用 Where 条件做数据过滤，但是此场景下，Hive 引擎底层可能会生成 MapReduce 任务，效率较慢 |
高级设置（选填） | 可根据业务需求配置参数。 |
Hive 离线单表写入节点配置
参数 | 说明 |
数据去向 | 需要写入的 Hive 数据源。 |
库 | 支持选择、或者手动输入需写入的库名称 默认将数据源绑定的数据库作为默认库，其他数据库需手动输入库名称。 当数据源网络不联通导致无法直接拉取库信息时，可手动输入数据库名称。在数据集成网络连通的情况下，仍可进行数据同步。 |
表 | 支持选择、或者手动输入需写入的表名称 当数据源网络不联通导致无法直接拉取表信息时，可手动输入表名称。在数据集成网络连通的情况下，仍可进行数据同步。 |
写入模式 | Hive 写入支持三种模式： Append：保留原始数据, 新行追加写入 nonConflict：数据冲突时报错 Overwrite：删除原有数据重新写入 writeMode 是高危参数，请您注意数据的写出目录和写入模式，避免误删数据。加载数据行为需要配合 hiveConfig 使用，请注意您的配置。 |
批量提交大小 | 一次性批量提交的记录数大小，该值可以极大减少数据同步系统与 Hive 的网络交互次数，并提升整体吞吐量。如果该值设置过大，会导致数据同步运行进程 OOM 异常。 |
空字符串处理 | 不做处理：写入时，不处理空字符串。 处理为 null：写入时，将空字符串处理为 null。 |
前置 SQL（选填） | 执行同步任务之前执行的 SQL 语句，根据数据源类型对应的正确 SQL 语法填写 SQL，例如，执行前清空表中的旧数据（truncate table tablename）。 |
后置 SQL（选填） | 执行同步任务之后执行的 SQL 语句，根据数据源类型对应的正确 SQL 语法填写 SQL，例如，加上某一个时间戳 alter table tablename add colname timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP。 |
高级设置（选填） | 可根据业务需求配置参数。 |
数据类型转换支持
读取
Hive 读取支持的数据类型及转换对应关系如下（在处理 Hive 时，会先将 Hive 数据源的数据类型和数据处理引擎的数据类型做映射）：
Hive 数据类型 | 内部类型 |
TINYINT，SMALLINT，INT，BIGINT | Long |
FLOAT，DOUBLE | Double |
String，CHAR，VARCHAR，STRUCT，MAP，ARRAY，UNION，BINARY | String |
BOOLEAN | Boolean |
Date，TIMESTAMP | Date |
写入
Hive 读取支持的数据类型及转换对应关系如下：
内部类型 | Hive 数据类型 |
Long | TINYINT，SMALLINT，INT，BIGINT |
Double | FLOAT，DOUBLE |
String | String，CHAR，VARCHAR，STRUCT，MAP，ARRAY，UNION，BINARY |
Boolean | BOOLEAN |
Date | Date，TIMESTAMP |
常见问题
1.Hive On CHDFS表写入报错：Permission denied: No access rules matched
问题信息：
问题原因：
数据集成资源组是全托管资源组，资源组的出口网段非客户的 VPC 内网网段，需要对数据集成资源组放开安全组。
请在 CHDFS 挂载点，对集成资源组的 CHDFS 权限 id 进行授权。
解决方案：
打开页面：API 3.0 Explorer 填入参数，其中 MountPointId 为客户 CHDFS 挂载点，AccessGroupIds.N 为 数据集成资源组的 CHDFS 权限 id（注意，不同区域的权限 id 不同）。
数据集成资源组 CHDFS 权限 id 和区域对照表：
区域 | 数据集成资源组 CHDFS 权限 id |
北京 | ag-wgbku4no |
广州 | ag-x1bhppnr |
上海 | ag-xnjfr9d3 |
新加坡 | ag-phxtv0ah |
美国硅谷 | ag-tgwl8bca |
弗吉尼亚 | ag-esxpwxjn |
2. 同步过程中部分字段查询为 NULL
问题原因：
Hive 分区表创建后，后续 ALTER 添加新字段并没有添加 cascade 关键字导致 Partition Metadata 没有更新，影响数据查询。
解决方案：
alter table table_name add columns (time_interval TIMESTAMP) cascade;
3. 写 Hive 报 [fs.defaultFS] 是必填参数错误
问题信息：
问题原因：
数据源设置时没有上传配置文件，fs.defaultFS 是 core-site.xml 里面的内容。
解决方案：
Hive 脚本 Demo
如果您配置离线任务时，使用脚本模式的方式进行配置，您需要在任务脚本中，按照脚本的统一格式要求编写脚本中的 reader 参数和 writer 参数。
"job": {"content": [{"reader": {"parameter": {"password": "******","hadoopConfig": { //如果hadoop为高可用集群，需要配置NameNode高可用配置信息"dfs.namenode.https-address.mycluster.nn2": "ip:4009","dfs.namenode.https-address.mycluster.nn1": "ip:4009","dfs.ha.namenodes.mycluster": "nn1,nn2","dfs.namenode.servicerpc-address.mycluster.nn2": "ip:4010","dfs.namenode.servicerpc-address.mycluster.nn1": "ip:4010","dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2": "ip:4007","dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1": "ip:4007","dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2": "ip:4008","dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1": "ip:4008","dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster": "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider","dfs.nameservices": "mycluster","fs.defaultFS": "hdfs://mycluster","spark.eventLog.dir": "hdfs://mycluster/spark-history",},"column": ["id","name"],"where": "id>10", //筛选条件"connection": [{"jdbcUrl": [ //支持多hive源"jdbc:hive2://ip:2181,ip:2181,ip:2181/database;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2;?mapred.job.name=null_null"],"table": [ //源表"source_table"]}],"username": "hadoop"},"name": "hivereader"},"transformer": [],"writer": {"parameter": {"postSql": [ //后置sql""],"database": "database","fetchSize": 1024, //批量提交大小"hadoopConfig": { //如果hadoop为高可用集群，需要配置NameNode高可用配置信息"dfs.namenode.https-address.mycluster.nn2": "ip:4009","dfs.namenode.https-address.mycluster.nn1": "ip:4009","dfs.ha.namenodes.mycluster": "nn1,nn2","dfs.namenode.servicerpc-address.mycluster.nn2": "ip:4010","dfs.namenode.servicerpc-address.mycluster.nn1": "ip:4010","dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2": "ip:4007","dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1": "ip:4007","dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2": "ip:4008","dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1": "ip:4008","dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster": "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider","dfs.nameservices": "mycluster","fs.defaultFS": "hdfs://mycluster","spark.eventLog.dir": "hdfs://mycluster/spark-history",},"column": [ //列名{"name": "id","type": "int"},{"name": "name","type": "varchar"}],"emptyAsNull": true, //空字符串处理"writeMode": "overwrite", //写入模式"metastoreUris": "thrift://ip:7004","table": "sink_table", //目标表"preSql": [ //前置sql""]},"name": "hivewriter"}}],"setting": {"errorLimit": { //脏数据阈值"record": 0},"speed": {"byte": -1, //不限制同步速度，正整数表示设置最大传输速度 byte/s"channel": 1 //并发数量}}}
