自定义Hive Sql Job分析工具

最新推荐文章于 2025-06-29 19:52:48 发布

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最新推荐文章于 2025-06-29 19:52:48 发布 · 5.2k 阅读

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#hadoop #hdfs #分析 #数据

本文介绍了如何分析Hive SQL Job，特别是针对大SQL拆分成的子Job，通过查找HDFS上的job配置文件获取Hive查询字符串。解析过程中遇到了中文乱码和单线程解析效率低的问题，通过转码和多线程处理提高了效率。然而，数据写入MySQL的速度仍然较慢，可能存在超长SQL导致的问题。提供了GitHub上的源代码链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

我们都知道,在大数据领域,Hive的出现帮我降低了许多使用Hadoop书写方式的学习成本.使用用户可以使用类似Sql的语法规则写明查询语句,从hive表数据中查询目标数据.最为重要的是这些sql语句会最终转化为map reduce作业进行处理.这也是Hive最强大的地方.可以简单的理解为Hive就是依托在Hadoop上的1个壳.但是这里有一点点小小的不同,不是每段hive查询sql语句与最后生成的job一一对应,如果你的这段sql是一个大sql,他在转化掉之后,会衍生出许多小job,这些小job是独立存在运行的,以不同的job名称进行区别,但是也会保留公共的job名称.所以一个问题来了,对于超级长的hive sql语句,我想查看到底是哪段子sql花费了我大量的执行时间,在JobHistory上只有每个子Job的运行时间,没有子Job对应的sql语句,一旦这个功能有了之后,就会帮助我们迅速的定位到问题所在.

Hive子Job中的Sql

OK,带着上述的目标,我们要想分析出到底哪段子sql所衍生的job运行时间更长,就要先知道这些sql到底在存在与哪里.在前面的描述中,已经提到了,Hive是依托于Hadoop,自然Hive提交的job信息也是保存在Hadoop的HDFS上的.在联想一下JobHistory中的各个文件类型.你应该会发现带有下面后缀的文件存在.

我们发现里面包含了之前分析过的.jhist文件,还有带conf字符的.xml格式文件,从文件名上来看就是job提交时的一些配置信息,然后我们用vim命令查阅conf.xml后缀的文件,看看里面是不是有我们想要的hive qury string 这样的属性

OK,目标算是找到了,这的确就是我们想要的属性.说明这样的信息的确是存在的,后面的操作就是怎么去解析这段有用的信息了.

程序工具分析Hive Sql Job

知道了目标数据源,我们能想到的最简单快速的方法就是逐行解析文件,做做文本匹配,筛选关键信息.这些代码谁都会写,首先要传入一个HDFS目录地址,这个是在JobHistory的存储目录上加上一个具体日期目录,这段解析程序在文章的末尾会加上.下面列举在调试分析程序时遇到的一些问题,这个还是比较有用的.

1.hive sql中的中文导致解析出现乱码

这个又是非常讨厌的java解析出现乱码的原因,因为考虑到sql中存在中文注释,而Hadoop在存中文的时候都是用utf8的编码方式,所以读出文件数据后进行一次转utf-8编码方式的处理,就是下面所示代码.

...
fileSystem = path.getFileSystem(new Configuration());
			in = fileSystem.open(path);
			InputStreamReader isr;
			BufferedReader br;

			isr = new InputStreamReader(in, "UTF-8");
			br = new BufferedReader(isr);

			while ((str = br.readLine()) != null) {
...

2.单线程解析文件速度过慢

之前在测试环境中做文件解析看不出真实效果,文件一下解析就OK了,但是到真实环境中,多达几万个job文件,程序马上就吃不消了,算上解析文件,再把结果写入mysql,耗时达到60多分钟,后面改成了多线程的方式,后来开到10个线程去跑,速度才快了许多.

3.结果数据写入MySql过慢

后来处理速度是上去了,但是写入sql速度过慢,比如说,我有一次测试,开10个线程区解析,花了8分钟就解析好了几万个文件数据,但是插入数据库花了20分钟左右,而且量也就几万条语句.后来改成了批处理的方式,效果并没有什么大的改变,这个慢的问题具体并没有被解决掉,怀疑可能是因有些语句中存在超长的hive sql语句导致的.

下面是程序的主要分析代码,分为工具类代码,和解析线程类,代码全部链接再此处:https://github.com/linyiqun/yarn-jobhistory-crawler/tree/master/jobHiveSqlAnalyse

主工具代码

package org.apache.hadoop.mapreduce.v2.hs.tool.sqlanalyse;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map.Entry;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileContext;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.RemoteIterator;
import org.apache.hadoop.fs.UnsupportedFileSystemException;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

public class HiveSqlAnalyseTool {
	private int threadNum;
	private String dirType;
	private String jobHistoryPath;

	private FileContext doneDirFc;
	private Path doneDirPrefixPath;

	private LinkedList<FileStatus> fileStatusList;
	private HashMap<String, String[]> dataInfos;
	private DbClient dbClient;

	public HiveSqlAnalyseTool(String dirType, String jobHistoryPath,
			int threadNum) {
		this.threadNum = threadNum;
		this.dirType = dirType;
		this.jobHistoryPath = jobHistoryPath;

		this.dataInfos = new