首先,我们来设置一个参数,比如我们设置hive.exec.dynamic.partition.mode为strict: SET hive.exec.dynamic.partition.mode=strict; 1. 查看参数 接下来,我们可以通过show命令来查看当前已经设置了的参数: SHOW; 1. 这时候我们会看到hive.exec.dynamic.partition.mode参数已经被设置为strict。 验证参数生效 为了验证我们...
hive.disable.unsafe.external.table.operations是 Hive 中的一个配置参数,用于控制是否禁用不安全的外部表(external table)操作。外部表是 Hive 中的一种表类型,它们的数据存储在外部文件系统中,而不是 Hive 管理的内部文件系统中。 当设置hive.disable.unsafe.external.table.operations为true时,将禁用某些不安全的外...
百度试题 结果1 题目set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;意思是所有的分区列都是不是动态的。相关知识点: 试题来源: 解析 错误 反馈 收藏
要关闭Hive的dynamic partition strict mode,可以通过设置Hive的配置参数hive.exec.dynamic.partition.mode为nonstrict。这可以通过在Hive会话中执行以下命令来实现: sql SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 执行这条命令后,Hive将不再要求至少有一个静态分区列,允许完全基于动态分区列来插入数据。然而,需...
5. hive.exec.dynamic.partition:是否支持动态分区,默认为 true。 6. hive.exec.dynamic.partition.mode:动态分区模式,有 strict 和 nonstrict 两种模式,默认为 strict。 7. hive.exec.max.dynamic.partitions:每个任务允许的最大动态分区数,默认为 1000。 8. hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode:每个节点允...
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict //查看动态分区模式,默认是strict,也就是必须要有一个静态分区,设置为nonstrict,表示允许所有的分区都是动态的 set hive.exec.dynamic.partition=true //开启动态分区,默认true,也就是设置为strict模式。
set hive.exec.mode.loacl.auto=true; 3. 打印列名 set hive.cli.print.header=true; 4. (非)严格模式 set hive.mapred.mode=strict; set hive.mapred.mode=nonstrict; 5. 开启动态分区 set hive.exec.dynamic.partition=true; # ---动态分区调整--- -- 设置动态分区模式 set hive.exec.dynamic...
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 这个属性默认值是strict,就是要求分区字段必须有一个是静态的分区值,随后会讲到,当前设置为nonstrict,那么可以全部动态分区. 7、动态分区参数设置 set hive.exec.max.dynamic.partitions = 130000; set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode = 130000; ...
在hive中查询导入数据表时FAILED: SemanticException [Error 10096]: Dynamic partition strict mode requires at least one static partition column. To turn this off set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict 2019-01-08 21:21 − ... Z
我们公司yarn node节点的可用资源配置为:单台node节点可用资源数:核数33cores、内存110G。Hive on Spark任务的基础配置,主要配置对象包括:Executor和Driver内存,Executor配额,任务并行度。 1、Executor内存和核数 配置参数为spark.executor.memory和spark.executor.cores。如果要最大化使用core,建议将core设置为4、5、6...