Hive Catalog

更新时间：2025-05-23

通过连接 Hive Metastore，或者兼容 Hive Metatore 的元数据服务，PALO 可以自动获取 Hive 的库表信息，并进行数据查询。

除了 Hive 外，很多其他系统也会使用 Hive Metastore 存储元数据。所以通过 Hive Catalog，我们不仅能访问 Hive，也能访问使用 Hive Metastore 作为元数据存储的系统。如 Iceberg、Hudi 等。

使用须知

将 core-site.xml，hdfs-site.xml 和 hive-site.xml 放到 FE 和 BE 的 conf 目录下。优先读取 conf 目录下的 hadoop 配置文件，再读取环境变量 HADOOP_CONF_DIR 的相关配置文件。
Hive 支持 1/2/3 版本。
支持 Managed Table 和 External Table，支持部分 Hive View。
可以识别 Hive Metastore 中存储的 Hive、Iceberg、Hudi 元数据。
如果 Hadoop 节点配置了 hostname，请确保添加对应的映射关系到 /etc/hosts 文件。

创建 Catalog

Hive On HDFS

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hadoop.username' = 'hive'
);

除了 type 和 hive.metastore.uris 两个必须参数外，还可以通过更多参数来传递连接所需要的信息。

这些参数大多来自于 hadoop 集群的 core-site.xml, hdfs-site.xml 和 hive-site.xml 配置文件中。

如提供 HDFS HA 信息，示例如下：

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hadoop.username' = 'hive',
    'dfs.nameservices'='your-nameservice',
    'dfs.ha.namenodes.your-nameservice'='nn1,nn2',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn1'='172.21.0.2:8088',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn2'='172.21.0.3:8088',
    'dfs.client.failover.proxy.provider.your-nameservice'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider'
);

关于 Kerberos 相关配置，请参阅 连接 Kerberos 认证的 Hive 集群 一节。

Hive On ViewFS

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hadoop.username' = 'hive',
    'dfs.nameservices'='your-nameservice',
    'dfs.ha.namenodes.your-nameservice'='nn1,nn2',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn1'='172.21.0.2:8088',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn2'='172.21.0.3:8088',
    'dfs.client.failover.proxy.provider.your-nameservice'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider',
    'fs.defaultFS' = 'viewfs://your-cluster',
    'fs.viewfs.mounttable.your-cluster.link./ns1' = 'hdfs://your-nameservice/',
    'fs.viewfs.mounttable.your-cluster.homedir' = '/ns1'
);

ViewFS 相关参数可以如上面一样添加到 Catalog 配置中，也可以添加到 conf/core-site.xml 中。

Hive On JuiceFS

数据存储在 JuiceFS，示例如下：

（需要把 juicefs-hadoop-x.x.x.jar 放在 fe/lib/ 和 apache_hdfs_broker/lib/ 下）

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hadoop.username' = 'root',
    'fs.jfs.impl' = 'io.juicefs.JuiceFileSystem',
    'fs.AbstractFileSystem.jfs.impl' = 'io.juicefs.JuiceFS',
    'juicefs.meta' = 'xxx'
);

PALO 访问腾讯云 DLC

注意： PALO 2.0.13 / 2.1.5 后支持该功能

腾讯云 DLC 采用 HMS 管理元数据，因此可用 Hive catalog 进行联邦分析。 DLC 可基于 lakefs 或 cosn 进行数据存储。以下 catalog 创建方法对两种 FS 都适用。

CREATE CATALOG dlc PROPERTIES (
    'type' = 'hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://<dlc_metastore_ip>:<dlc_metastore_port>',
    's3.access_key' = 'xxxxx',
    's3.secret_key' = 'xxxxx',
    's3.region' = 'ap-xxx',
    's3.endpoint' = 'cos.ap-xxx.myqcloud.com',
    'fs.cosn.bucket.region' = 'ap-xxx',
    'fs.ofs.user.appid' = '<your_tencent_cloud_appid>',
    'fs.ofs.tmp.cache.dir' = '<tmp_cache_dir>'
);

创建完 catalog 后需要对 catalog 绑定的 appid 进行授权。

Hive On S3

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    "type"="hms",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://172.0.0.1:9083",
    "s3.endpoint" = "s3.us-east-1.amazonaws.com",
    "s3.region" = "us-east-1",
    "s3.access_key" = "ak",
    "s3.secret_key" = "sk",
    "use_path_style" = "true"
);

可选属性：

s3.connection.maximum：S3 最大连接数，默认 50
s3.connection.request.timeout：S3 请求超时时间，默认 3000ms
s3.connection.timeout：S3 连接超时时间，默认 1000ms

Hive On OSS

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    "type"="hms",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://172.0.0.1:9083",
    "oss.endpoint" = "oss.oss-cn-beijing.aliyuncs.com",
    "oss.access_key" = "ak",
    "oss.secret_key" = "sk"
);

Hive On OSS-HDFS

首先，需要下载 Jindo SDK 然后将他们放置在 ${DORIS_HOME}/fe/lib 和 ${DORIS_HOME}/be/lib/java_extensions/preload-extensions，并重启 FE 和 BE。

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    "type"="hms",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://172.0.0.1:9083",
    "oss.endpoint" = "cn-beijing.oss-dls.aliyuncs.com",
    "oss.access_key" = "ak",
    "oss.secret_key" = "sk"
);

注意 OSS-HDFS 的 endpoint 和 OSS 的 endpoint 不同。

Hive On OBS

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    "type"="hms",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://172.0.0.1:9083",
    "obs.endpoint" = "obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com",
    "obs.access_key" = "ak",
    "obs.secret_key" = "sk"
);

Hive On COS

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    "type"="hms",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://172.0.0.1:9083",
    "cos.endpoint" = "cos.ap-beijing.myqcloud.com",
    "cos.access_key" = "ak",
    "cos.secret_key" = "sk"
);

Hive With Glue

连接 Glue 时，如果是在非 EC2 环境，需要将 EC2 环境里的 ~/.aws 目录拷贝到当前环境里。也可以下载 AWS Cli 工具进行配置，这种方式也会在当前用户目录下创建 .aws 目录。

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    "type"="hms",
    "hive.metastore.type" = "glue",
    "glue.endpoint" = "https://glue.us-east-1.amazonaws.com",
    "glue.access_key" = "ak",
    "glue.secret_key" = "sk"
);

元数据缓存与刷新

这里主要介绍，基于 Hive Metastore 元数据事件的自定元数据订阅

订阅 Hive Metastore

通过让 FE 节点定时读取 HMS 的 Notification Event 来感知 Hive 表元数据的变更情况，目前支持处理如下 Event：

事件	事件行为和对应的动作
CREATE DATABASE	在对应数据目录下创建数据库。
DROP DATABASE	在对应数据目录下删除数据库。
ALTER DATABASE	此事件的影响主要有更改数据库的属性信息，注释及默认存储位置等，这些改变不影响 PALO 对外部数据目录的查询操作，因此目前会忽略此 Event。
CREATE TABLE	在对应数据库下创建表。
DROP TABLE	在对应数据库下删除表，并失效表的缓存。
ALTER TABLE	如果是重命名，先删除旧名字的表，再用新名字创建表，否则失效该表的缓存。
ADD PARTITION	在对应表缓存的分区列表里添加分区。
DROP PARTITION	在对应表缓存的分区列表里删除分区，并失效该分区的缓存。
ALTER PARTITION	如果是重命名，先删除旧名字的分区，再用新名字创建分区，否则失效该分区的缓存。

当导入数据导致文件变更，分区表会走 ALTER PARTITION Event 逻辑，不分区表会走 ALTER TABLE Event 逻辑。

如果绕过 HMS 直接操作文件系统的话，HMS 不会生成对应事件，PALO 因此也无法感知

该特性在 fe.conf 中有如下参数：

enable_hms_events_incremental_sync: 是否开启元数据自动增量同步功能，默认关闭。
hms_events_polling_interval_ms: 读取 event 的间隔时间，默认值为 10000，单位：毫秒。
hms_events_batch_size_per_rpc: 每次读取 event 的最大数量，默认值为 500。

如果想使用该特性 (华为 MRS 除外)，需要更改 HMS 的 hive-site.xml 并重启 HMS 和 HiveServer2：

<property>
    <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
    <value>false</value>
</property>
<property>
    <name>hive.metastore.dml.events</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>hive.metastore.transactional.event.listeners</name>
    <value>org.apache.hive.hcatalog.listener.DbNotificationListener</value>
</property>

华为的 MRS 需要更改 hivemetastore-site.xml 并重启 HMS 和 HiveServer2：

<property>
    <name>metastore.transactional.event.listeners</name>
    <value>org.apache.hive.hcatalog.listener.DbNotificationListener</value>
</property>

Hive 版本

PALO 可以正确访问不同 Hive 版本中的 Hive Metastore。在默认情况下，PALO 会以 Hive 2.3 版本的兼容接口访问 Hive Metastore。

如在查询时遇到如 Invalid method name: 'get_table_req' 类似错误，说明 Hive 版本不匹配。

你可以在创建 Catalog 时指定 Hive 的版本。如访问 Hive 1.1.0 版本：

CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hive.version' = '1.1.0'
);

列类型映射

适用于 Hive/Iceberge/Hudi

HMS Type	PALO Type	Comment
boolean	boolean
tinyint	tinyint
smallint	smallint
int	int
bigint	bigint
date	date
timestamp	datetime
float	float
double	double
char	char
varchar	varchar
decimal	decimal
`array<type>`	`array<type>`	支持嵌套，如 `array<map<string, int>>`
`map<KeyType, ValueType>`	`map<KeyType, ValueType>`	支持嵌套，如 `map<string, array<int>>`
`struct<col1: Type1, col2: Type2, ...>`	`struct<col1: Type1, col2: Type2, ...>`	支持嵌套，如 `struct<col1: array<int>, col2: map<int, date>>`
other	unsupported

注：是否按照 Hive 表的 Schema 来截断 char 或者 varchar 列

如果会话变量 truncate_char_or_varchar_columns 开启，则当 Hive 表的 Schema 中 char 或者 varchar 列的最大长度和底层 Parquet 或者 ORC 文件中的 schema 不一致时会按照 Hive 表列的最大长度进行截断。

该变量默认为 false。

查询 Hive 分区

可以通过下面两种方式查询 Hive 分区信息。

SHOW PARTITIONS FROM hive_table

该语句可以列出指定 Hive 表的所有分区以及分区值信息。
使用 table$partitions 元数据表

自 2.1.7 和 3.0.3 版本开始，用户可以通过 table$partitions 元数据表查询 Hive 分区信息。table$partitions 本质上是一个关系表，所以可以使用在任意 SELECT 语句中。
```
SELECT * FROM hive_table$partitions;
```

使用 broker 访问 HMS

创建 HMS Catalog 时增加如下配置，Hive 外表文件分片和文件扫描将会由名为 test_broker 的 Broker 完成

"broker.name" = "test_broker"

PALO 基于 Iceberg FileIO 接口实现了 Broker 查询 HMS Catalog Iceberg 的支持。如有需求，可以在创建 HMS Catalog 时增加如下配置。

"io-impl" = "org.apache.doris.datasource.iceberg.broker.IcebergBrokerIO"

集成 Apache Ranger

Apache Ranger 是一个用来在 Hadoop 平台上进行监控，启用服务，以及全方位数据安全访问管理的安全框架。

PALO 支持为指定的 External Hive Catalog 使用 Apache Ranger 进行鉴权。

目前支持 Ranger 的库、表、列的鉴权，暂不支持加密、行权限、Data Mask 等功能。

环境配置

连接开启 Ranger 权限校验的 Hive Metastore 需要增加配置 & 配置环境：

创建 Catalog 时增加：

"access_controller.properties.ranger.service.name" = "hive",
"access_controller.class" = "org.apache.doris.catalog.authorizer.ranger.hive.RangerHiveAccessControllerFactory",

注意：

access_controller.properties.ranger.service.name 指的是 service 的类型，例如 hive，hdfs 等。并不是配置文件中 ranger.plugin.hive.service.name 的值。

配置所有 FE 环境：

将 HMS conf 目录下的配置文件 ranger-hive-audit.xml, ranger-hive-security.xml, ranger-policymgr-ssl.xml 复制到 FE 的 conf 目录下。

修改 ranger-hive-security.xml 的属性，参考配置如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    #The directory for caching permission data, needs to be writable
    <property>
        <name>ranger.plugin.hive.policy.cache.dir</name>
        <value>/mnt/datadisk0/zhangdong/rangerdata</value>
    </property>
    #The time interval for periodically pulling permission data
    <property>
        <name>ranger.plugin.hive.policy.pollIntervalMs</name>
        <value>30000</value>
    </property>

    <property>
        <name>ranger.plugin.hive.policy.rest.client.connection.timeoutMs</name>
        <value>60000</value>
    </property>

    <property>
        <name>ranger.plugin.hive.policy.rest.client.read.timeoutMs</name>
        <value>60000</value>
    </property>

    <property>
        <name>ranger.plugin.hive.policy.rest.ssl.config.file</name>
        <value></value>
    </property>

    <property>
        <name>ranger.plugin.hive.policy.rest.url</name>
        <value>http://172.21.0.32:6080</value>
    </property>

    <property>
        <name>ranger.plugin.hive.policy.source.impl</name>
        <value>org.apache.ranger.admin.client.RangerAdminRESTClient</value>
    </property>

    <property>
        <name>ranger.plugin.hive.service.name</name>
        <value>hive</value>
    </property>

    <property>
        <name>xasecure.hive.update.xapolicies.on.grant.revoke</name>
        <value>true</value>
    </property>

</configuration>

为获取到 Ranger 鉴权本身的日志，可在 <doris_home>/conf 目录下添加配置文件 log4j.properties。
重启 FE。

最佳实践

在 Ranger 端创建用户 user1 并授权 db1.table1.col1 的查询权限
在 Ranger 端创建角色 role1 并授权 db1.table1.col2 的查询权限
在 PALO 创建同名用户 user1，user1 将直接拥有 db1.table1.col1 的查询权限
在 PALO 创建同名角色 role1，并将 role1 分配给 user1，user1 将同时拥有 db1.table1.col1 和 col2 的查询权限
Admin 和 Root 用户的权限不受 Apache Ranger 的权限控制

连接 Kerberos 认证的 Hive 集群

本小节主要介绍如何连接开启 Kerberos 认证的 Hive + HDFS 集群。

环境准备

krb5.conf

krb5.conf 是 Kerberos 认证协议的配置文件。需将该文件部署在所有 FE 和 BE 节点上。并确保 PALO 集群可以和文件中记录的 KDC 服务连通。

默认情况下，该文件位于 Hadoop 集群的 /etc 目录下。但请联系 Hadoop 集群管理员获取正确的 krb5.conf 文件，并将其部署到所有 FE 和 BE 节点的 /etc 目录下。

注意，某些情况下，krb5.conf 的文件位置可能取决于环境变量 KRB5_CONFIG 或 JVM 参数中的 -Djava.security.krb5.conf 参数。请检查这些属性以确定 krb5.conf 的确切位置。

如需自定义krb5.conf的位置：

FE：在 fe.conf 配置 JVM 参数 -Djava.security.krb5.conf。
BE：在 be.conf 使用 kerberos_krb5_conf_path 配置项，默认值为/etc/krb5.conf。

JVM 参数

请在 FE 和 BE 的 JVM 参数中添加如下配置（位于 fe.conf 和 be.conf 中）：

-Djavax.security.auth.useSubjectCredsOnly=false
-Dsun.security.krb5.debug=true

并重启 FE、BE 节点以确保其生效。

Catalog 配置

通常情况下，连接 Kerberos 认证的 Hive 集群，需要在 Catalog 中添加如下属性：

"hadoop.security.authentication" = "kerberos"：开启 kerberos 认证方式。
"hadoop.kerberos.principal" = "your_principal"：HDFS namenode 的 principal。通常是 hdfs-site.xml 的 dfs.namenode.kerberos.principal 配置。
"hadoop.kerberos.keytab" = "/path/to/your_keytab"：HDFS namenode 的 keytab 文件。通常是 hdfs-site.xml 的 dfs.namenode.keytab.file 配置。注意，这个文件需要部署到所有 FE 和 BE 节点相同的目录下（可自定义）。
"yarn.resourcemanager.principal" = "your_principal"：Yarn Resource Manager 的 principal，可以在 yarn-site.xml 中获取。
"hive.metastore.kerberos.principal" = "your_principal"：Hive metastore 的 principal。可以再 hive-site.xml 中。

注：建议使用 kinit -kt your_principal /path/to/your_keytab 以及 klist -k /path/to/your_keytab 来

示例如下：

CREATE CATALOG hive_krb PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hive.metastore.sasl.enabled' = 'true',
    'hive.metastore.kerberos.principal' = 'your-hms-principal',
    'hadoop.security.authentication' = 'kerberos',
    'hadoop.kerberos.keytab' = '/your-keytab-filepath/your.keytab',   
    'hadoop.kerberos.principal' = 'your-principal@YOUR.COM',
    'yarn.resourcemanager.principal' = 'your-rm-principal'
);

CREATE CATALOG hive_krb_ha PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hive.metastore.sasl.enabled' = 'true',
    'hive.metastore.kerberos.principal' = 'your-hms-principal',
    'hadoop.security.authentication' = 'kerberos',
    'hadoop.kerberos.keytab' = '/your-keytab-filepath/your.keytab',   
    'hadoop.kerberos.principal' = 'your-principal@YOUR.COM',
    'yarn.resourcemanager.principal' = 'your-rm-principal',
    'dfs.nameservices'='your-nameservice',
    'dfs.ha.namenodes.your-nameservice'='nn1,nn2',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn1'='172.21.0.2:8088',
    'dfs.namenode.rpc-address.your-nameservice.nn2'='172.21.0.3:8088',
    'dfs.client.failover.proxy.provider.your-nameservice'='org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider'
);

多 Kerberos 集群配置

如需同时访问多个启用了 Kerberos 的 Hadoop 集群，需要修改 krb5.conf 文件并且配置 hadoop.security.auth_to_local 属性，具体操作如下：

在 krb5.conf 文件配置 Realms

配置多集群时，需要把多个 Realm 配置到一个 krb5.conf 里头，kdc 和 admin_server 也可以是域名。

[realms]
REALM1.COM = {
  kdc = 172.21.16.8:88
  admin_server = 172.21.16.8
}
REALM2.COM = {
  kdc = kdc_hostname:88
  admin_server = kdc_hostname
}

在 krb5.conf 文件配置 domain_realm，

查找 kdc 时使用 Principal 中的 domain_name 去找相对应的 Realm
```
[libdefaults]
  dns_lookup_realm = true
  dns_lookup_kdc = true
[domain_realm]
  .your-host.example = REALM1.COM
  your-host.example = REALM1.COM
  .your-other-host.example = REALM2.COM
  your-other-host.example = REALM2.COM
```
如果未正确配置，通常会在 PALO 的 log/be.out 或者 log/fe.out 看到两种与 domain_realm 有关的错误：
- Unable to locate KDC for realm / Cannot locate KDC
- No service creds

配置 Domain 到 Realm 的映射

为了在多集群环境下，能匹配到不同 Kerberos 服用用到的的 Principal，推荐 core-site.xml 添加或修改如下配置：

<property>
    <name>hadoop.security.auth_to_local</name>
    <value>RULE:[1:$1@$0](^.*@.*$)s/^(.*)@.*$/$1/g
           RULE:[2:$1@$0](^.*@.*$)s/^(.*)@.*$/$1/g
           DEFAULT</value>
</property>

如果需要在 Catalog 中单独生效，可以直接配置在 Properties 中：

CREATE CATALOG hive_krb PROPERTIES (
    'type'='hms',
    'hive.metastore.uris' = 'thrift://172.0.0.1:9083',
    'hive.metastore.sasl.enabled' = 'true',
    'hive.metastore.kerberos.principal' = 'your-other-hms-principal',
    'hadoop.security.authentication' = 'kerberos',
    'hadoop.kerberos.keytab' = '/your-other-keytab-filepath/your-other.keytab',   
    'hadoop.kerberos.principal' = 'your-other-principal@YOUR.COM',
    'yarn.resourcemanager.principal' = 'your-other-rm-principal',
    'hadoop.security.auth_to_local' = 'RULE:[1:$1@$0](^.*@.*$)s/^(.*)@.*$/$1/g
                                   RULE:[2:$1@$0](^.*@.*$)s/^(.*)@.*$/$1/g
                                   DEFAULT'
);

重启 PALO 服务

检验映射规则是否能正确匹配，只要看访问不同集群时是否出现错误：NoMatchingRule: No rules applied to user/domain_name@REALM.COM

问题排查

如遇 Kerberos 认证问题，在设置了 JVM 参数 -Dsun.security.krb5.debug=true 后，会在 fe.out 或 be.out 中打印 Kerberos 认证相关信息。

Hive Transactional 表

Hive Transactional 表是 Hive 中支持 ACID 语义的表。

Hive Transactional 表支持情况

表类型	在 Hive 中支持的操作	Hive 表属性	支持的 Hive 版本
Full-ACID Transactional Table	支持 Insert, Update, Delete 操作	'transactional'='true', 'transactional_properties'='insert_only'	3.x，2.x，其中 2.x 需要在 Hive 中执行完 Major Compaction 才可以加载
Insert-Only Transactional Table	只支持 Insert 操作	'transactional'='true'	3.x，2.x

当前限制

目前不支持 Original Files 的场景。当一个表转换成 Transactional 表之后，后续新写的数据文件会使用 Hive Transactional 表的 Schema，但是已经存在的数据文件是不会转化成 Transactional 表的 Schema，这样的文件称为 Original Files。

最佳实践

Hive Text 格式表的中空行行为的处理

默认情况下，PALO 会忽略 Text 格式表中的空行。从 2.1.5 版本开始，可以通过设置会话变量 read_csv_empty_line_as_null 来控制该行为。

set read_csv_empty_line_as_null = true;

该变量默认为 false，表示忽略空行。如果设置为 true，这空行会读取为“所有列都是 null”的行并返回，这种行为和部分 Hadoop 生态中查询引擎的行为一致。

Hudi Catalog 湖仓一体概述

Palo文档 PALO

PALO

Hive Catalog

使用须知

创建 Catalog

Hive On HDFS

Hive On ViewFS

Hive On JuiceFS

PALO 访问腾讯云 DLC

Hive On S3

Hive On OSS

Hive On OSS-HDFS

Hive On OBS

Hive On COS

Hive With Glue

元数据缓存与刷新

订阅 Hive Metastore

Hive 版本

列类型映射

查询 Hive 分区

使用 broker 访问 HMS

集成 Apache Ranger

环境配置

最佳实践

连接 Kerberos 认证的 Hive 集群

环境准备

Catalog 配置

多 Kerberos 集群配置

问题排查

Hive Transactional 表

Hive Transactional 表支持情况

当前限制

最佳实践