皮皮网

1.hive show locks 哪个query
2.Hive MetaStore 的加载加载挑战及优化方案
3.如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?
4.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程

hive show locks 哪个query

       ã€å¯¼æœ¬æ–‡ä»¶ç³»ç»Ÿ

       1

       ã€€ã€€

       2

       hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp'

       3

       > select * from wyp;

       ã€€ã€€æ¡HQL执行需要启用Mapreduce完运行完条语句本文件系统/home/wyp/wyp目录文件文件Reduce产结（文件名_0）我看看文件内容：

       1

       [wyp@master ~/wyp]$ vim _0

       2

       5^Awyp1^A^A

       3

       6^Awyp2^A^A

       4

       7^Awyp3^A^A

       5

       8^Awyp4^A^A

       6

       1^Awyp^A^A

       7

       2^Atest^A^A

       8

       3^Azs^A^A

       çœ‹wyp表所数据数据列与列间隔符^A(ascii码\)

       ã€€ã€€å¯¼å…¥æ•°æ®Hive能用insert into数据导：

       æŸ¥çœ‹æºä»£ç æ‰“印帮助

       

       ã€€ã€€

       

       hive> insert into local directory '/home/wyp/wyp'

       

       > select * from wyp;

       

       NoViableAltException(@[])

       

       at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser_SelectClauseParser.selectClause(HiveParser_SelectClauseParser.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.selectClause(HiveParser.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.regular_body(HiveParser.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatement(HiveParser.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatementExpression(HiveParser.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.execStatement(HiveParser.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.statement(HiveParser.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver.parse(ParseDriver.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:)

       

       at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:)

       

       at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)

       

       at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:)

       

       at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:)

       

       at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:)

       

       at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:)

       

       FAILED: ParseException line 1: missing TABLE at 'local' near 'local' in select clause

       

       line 1: cannot recognize input near 'directory' ''/home/wyp/wyp''

Hive MetaStore 的挑战及优化方案

       Hive，作为Apache Hadoop上的数据数据数据仓库工具，提供了强大的源码SQL查询能力，处理大规模数据。到外核心组件Hive MetaStore负责存储和管理Hive表、部表分区和数据库的加载加载奇侠天下 源码元数据，如表名、数据数据列信息和存储位置。源码元数据的到外结构复杂，涉及多张关联表，部表如DBS、加载加载TBLS、数据数据PARTITIONS和SDS，源码用于细致管理。到外

       然而，部表整数的源码除法随着业务扩展，元数据量爆炸式增长，尤其是在互联网公司，Hive表的分区数可能达到百万甚至亿级，导致MetaStore和MySQL服务面临严峻挑战。查询延迟增加，并发请求过多时，MetaStore查询会阻塞，进而影响整个大数据查询性能。

       针对这些挑战，有几种优化策略：首先，分库分表可以分散MetaStore的负载，但涉及到Hive源代码的大幅调整，风险和成本较高，周期k线源码且后期维护复杂。其次，读写分离通过创建只读MetaStore集群，降低主库压力，但无法根本解决数据量大的问题，快手等公司已实践。分布式数据库如TiDB，提供更好的扩展性和性能，但需注意兼容性和运维风险，VIVO和知乎已采用。MetaStore API的优化可以解决部分问题，但需要持续改进。WaggleDance和MetaStore Federation通过代理和路由技术，减少了元数据操作的uniapp悬赏任务源码复杂性，但可能带来配置管理和数据迁移的挑战，滴滴和腾讯已采用或类似方法。

       总的来说，优化选择需权衡开发成本、运维难度、业务影响等因素，流量控制和降级也是应对高峰流量的辅助手段。在实际应用中，需要根据具体情况进行定制化解决方案，关注"大数据小百科"获取更多技术分享。

如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?

       在处理数据时，我们经常需要将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型。在数据迁移任务中，如果涉及到使用datax进行数据迁移，南宁网站建设源码且源数据或目标数据中出现了Hive的DECIMAL数据类型，那么如何确保数据迁移的准确性和完整性就成为了一个关键问题。本文将详细介绍如何更改datax以支持Hive的DECIMAL数据类型。

       在JAVA中，主要使用float/double和BigDecimal来存储小数。其中，float和double在不需要完全精确的计算结果的场景下，可以提供较高的运算效率，但当涉及到金融等场景需要精确计算时，必须使用BigDecimal。

       Hive支持多种数字类型数据，如FLOAT、DOUBLE、DECIMAL和NUMERIC。DECIMAL数据类型是后加入的，允许设置精度和标度，适用于需要高度精确计算的场景。

       若要使datax支持Hive的DECIMAL数据类型，关键在于修改datax源码，增强其对DECIMAL数据的读取和写入能力。主要通过以下几个步骤：

       1. **修改HDFS Reader**：在处理Hive ORC文件时，需要修改HDFS Reader插件中的相关类和方法，如DFSUtil#transportOneRecord。通过该步骤，确保能正确读取到ORC文件中的DECIMAL字段。datax的Double类型可以通过其内部的rawData字段存储数据的原始内容，支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double，因此可以实现不修改HDFS Reader代码，直接读取并处理DECIMAL数据的目标。配置作业时，将Hive的DECIMAL字段指定为datax的Double类型，HDFS Reader在底层调用Hive相关API读取ORC文件中的DECIMAL字段，将其隐式转换为Double类型。datax的Double类型支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double，确保后续写入操作的精度。

       2. **修改HDFS Writer**：为了支持写入数据到Hive ORC文件中的DECIMAL字段，同样需要在HDFS Writer插件中进行相应的代码修改。修改后的代码确保能够将datax的Double字段正确写入到Hive ORC文件中的DECIMAL字段。使用方法com.alibaba.datax.common.element.DoubleColumn#asBigDecimal，基于DoubleColumn底层rawData存储的原始数据内容，将字段值转换为合适的外部数据类型。这一过程不会损失数据精度。

       综上所述，通过修改datax的HDFS Reader和Writer插件，实现对Hive DECIMAL数据类型的读取和写入支持，确保数据迁移过程的准确性和完整性，从而满足复杂数据迁移场景的需求。

Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0..2+iceberg踩坑过程

       集成Hadoop 3.3.5与Hive 4.0.0-beta-1、Tez 0..2和Iceberg的过程中，尽管资料匮乏且充满挑战，但通过仔细研究和实践，最终成功实现了。以下是关键步骤的总结：

       前置准备

       Hadoop 3.3.5：由于Hive依赖Hadoop，确保已安装并配置。

       Tez 0..2：作为Hive的计算引擎，需要先下载（Apache TEZ Releases）并可能因版本差异手动编译以适应Hadoop 3.3.5。

       源码编译与配置

       从release-0..2下载Tez源码，注意其依赖的Protocol Buffers 2.5.0。

       修改pom.xml，调整Hadoop版本和protobuf路径，同时配置Maven仓库。

       编译时，可以跳过tez-ui和tez-ext-service-tests以节省时间。

       安装与配置

       将编译后的Tez包上传至HDFS，并在Hadoop和Hive客户端配置tez-site.xml和环境变量。

       Hive集成

       Hive 4.0.0-beta-1：提供SQL查询和数据分析，已集成Iceberg 1.3无需额外配置。

       下载Hive 4.0.0的稳定版本，解压并配置环境变量。

       配置Hive-site.xml，包括元数据存储选择和驱动文件放置。

       初始化Hive元数据并管理Hive服务。

       使用Hive创建数据库、表，以及支持Iceberg的分区表。

       参考资源

       详尽教程：hive4.0.0 + hadoop3.3.4 集群安装

       Tez 安装和部署说明

       Hive 官方文档

       Hadoop 3.3.5 集群设置