Hive记录

已于 2022-02-07 15:02:26 修改
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文章标签： hive 数据仓库 hadoop
于 2022-01-10 12:30:19 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lynnand/article/details/122342007
本文介绍了在使用Hive时遇到的两个常见问题及其解决方案：1. 解决Name node处于安全模式的问题，需关闭hdfs的安全模式。2. 针对User: root不允许impersonate root的报错，通过修改core-site.xml配置文件并重启Hadoop来修复。同时，针对HDFS出现missing blocks错误，给出了通过hdfs fsck命令检查和删除坏块的步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Hive ：由 Facebook 开源用于解决海量 结构化 日志的数据统计工具。
Hive 是基于 Hadoop 的一个 数据仓库工具 ，可以将 结构化的数据文件映射为一张表 ，并
提供 类 SQL 查询功能
Hive 本质 ：将 HQL 转化成 MapReduce 程序
1 ） Hive 处理的数据存储在 HDFS
2 ） Hive 分析数据底层的实现是 MapReduce
3 ）执行程序运行在 Yarn 上
HQL与SQL区别:
由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而 数据仓库的内容是读多写少的。因此
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Lynnand
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Hive数据库与表操作
howard2005的专栏
11-28 1064
hive数据库与表操作
CDH6 Hive开启审计日志，审查SQL
cn_lynn的专栏
03-14 861
需要对CDH6的hive 执行SQL做记录，单独文件以供审计。CDH没有显性开关来配置，需要通过log4j2日志配置，将org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore.audit 类输出的审计内容写到独立文件。
本地Spark连接Hive异常问题
狂奔的蜗牛
07-08 7267
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hive初始化过去但是执行hive命令时报异常
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05-13 5943
执行hive时报如下异常 [hadoop@namenode ~]$ hive which: no hbase in (/usr/local/bin:/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/hadoop/.local/bin:/home/hadoop/bin:/usr//java/jdk-14.0.1/bin:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hive/bin) SLF4J: C
spark或mr引擎插入的数据，hive表查询数据为0
02-28
其中一种常见的问题是，在使用Spark或MR引擎对Hive表进行数据插入后，通过Hive查询这些数据时，结果却显示为0条记录。具体表现为用户反馈在使用Tez引擎查询时可以得到正确结果，但在使用Spark-SQL查询同一张表时却...
Hive学习记录
09-15
Hive学习记录，一些关于hive分桶、分区的知识。有需要自己下载。
Hive启动错误
weixin_44104007的博客
08-23 1008
不知道怎么回事，启动hive出现这种错误。 SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/software/hive/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] ...
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蔡先生的专栏
03-17 5053
前提：系统已经安装了：JDK  Scala  Hadoop 1.解压安装包到指定目录 2.配置spark-env.sh export SCALA_HOME=/usr/scala export SPARK_HOME=/usr/spark export JAVA_HOME=/usr/java/jdk export HADOOP_CONF_DIR=/usr/hadoop/etc/hado
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slq1023的博客
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第71课：Spark SQL窗口函数解密与实战学习笔记 本期内容： 1 SparkSQL窗口函数解析 2 SparkSQL窗口函数实战   窗口函数是Spark内置函数中最有价值的函数，因为很多关于分组的统计往往都使用了窗口函数。 Window Aggregates (Windows) Window Aggregates (aka Windows) operate on a grou
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需要注意的是，在使用Nacos 2.x版本时，需要确保这两个端口都已经在服务器上开放，并且在安全组和防火墙中也相应地开放这些端口，以保证Nacos能够正常工作。如果你的Spring Boot项目正在使用Nacos，也需要将项目中的server-adr端口改成9848，以适配新版本的端口变化。Nacos在升级到2.x版本后，对端口的使用进行了调整，新增了端口9848作为管理端口（Management Port），而原有的8848端口继续用于服务发现和配置管理。3，发现配置均正常，那么需要详细去判断一下。
hive表行记录更新
最新发布
05-13
<think>好的，用户现在的问题是在Hive中如何更新行记录，或者按天分区查找某个字段值的上一条数据。首先，我需要回顾之前的对话历史，看看用户之前的需求和我的回答。 用户之前询问的是如何按天分区查询TotOdoAcrt值的上一条数据，也就是每个分区的最后一条记录。我之前给出的解决方案是使用ROW_NUMBER()窗口函数，按分区和事件时间排序来获取最新记录。现在用户可能遇到了类似的问题，但这次他们可能想了解如何更新Hive表中的记录，或者更具体地，如何结合更新和按分区查询上一条数据的需求。 首先，Hive本身是基于HDFS的，传统上不支持行级别的更新，因为HDFS是写一次读多次的。但用户提到了Hive中更新行记录的方法，这可能涉及到较新版本的Hive，因为Hive从0.14版本开始支持ACID事务，允许进行更新和删除操作。不过，这需要表配置为事务型表，使用ORC文件格式，并设置相应的属性。因此，我需要先确认用户是否了解这一点，或者他们的环境是否支持ACID事务。 如果用户的环境支持ACID，那么可以使用UPDATE语句。但根据引用内容中的示例，用户可能没有使用事务型表，因为他们之前的分区表结构没有提到事务相关的配置。因此，可能需要提供两种解决方案：一种是使用ACID事务的更新方法，另一种是传统Hive的处理方式，即通过重写分区或表来实现“更新”。 接下来，用户还提到按天分区查询上一条数据。这与我之前的回答相关，但可能需要结合更新操作。例如，用户可能需要在更新当前记录时，参考前一条记录的值。这时候，可能需要使用窗口函数来获取前一条数据，然后在更新时使用该值。 根据用户提供的引用内容，引用[4]提到了使用row_number()来处理分区的变化，这可能涉及到拉链表或缓慢变化维的处理方法。因此，可能需要解释如何结合拉链表和分区来管理历史数据，并实现所谓的“更新”效果。 用户的需求可能存在两种情况：一种是直接更新表中的某些行，另一种是在查询时获取上一条记录作为参考。需要分别回答这两种情况，并考虑它们的结合使用。 在回答更新行记录时，需要明确Hive的限制和可行方法。如果用户无法使用ACID，那么传统的做法是通过INSERT OVERWRITE或重写分区来模拟更新。例如，先查询出需要保留的数据，然后覆盖原分区。这可能涉及到复杂的操作，但需要详细说明步骤。 关于按天分区查询上一条数据，之前的回答已经使用了ROW_NUMBER()，但用户可能需要更详细的信息，例如如何处理没有显式时间戳的情况，或者如何优化查询性能。引用[2]提到分区字段不能是表中已存在的字段，并且分区是虚拟字段，这可能影响查询的方式，需要确保在窗口函数中正确使用分区字段。 另外，用户可能混淆了更新操作和查询上一条数据的需求，需要明确区分这两个问题，并分别给出解决方案。同时，需要检查是否有引用内容可以提供帮助。例如，引用[1]中创建视图的方法可能用于简化查询，而引用[4]中的row_number()用法可能适用于处理历史数据的变化。 最后，用户可能希望得到具体的示例代码，以及性能优化的建议，比如分区裁剪、向量化查询等，如之前提到的。同时，需要注意用户提到的“按天分区查找某个字段值的上一条数据”，可能需要结合LAG函数来获取前一条记录的值，而不仅仅是最后一条记录。这时候，可能需要调整窗口函数的用法，比如按时间排序后使用LAG()函数来获取前一行。 总结来说，我需要分两部分回答：Hive中的行记录更新方法，以及按分区查询上一条数据的解决方案。在更新部分，需要涵盖ACID事务方法和传统重写方法；在查询部分，可能需要使用窗口函数如ROW_NUMBER()或LAG()，并结合分区策略优化查询。同时，需要参考用户提供的引用内容，特别是关于分区字段和row_number()的使用，确保解决方案的可行性和正确性。</think>### Hive表行记录更新与按天分区查询上一条数据解决方案 根据Hive的特性及用户需求，以下是两种典型场景的解决方案： --- ### **一、Hive表行记录更新的实现方法** Hive传统上不支持行级更新（受限于HDFS的不可变性），但可通过以下两种方式实现类似效果： #### **1. 基于ACID事务的更新（Hive 3.0+）** 若表配置为事务型表，可直接使用`UPDATE`语句： ```sql -- 创建支持事务的表（需ORC格式） CREATE TABLE sensor_data ( device_id STRING, TotOdoAcrt DOUBLE, event_time TIMESTAMP ) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS ORC TBLPROPERTIES ('transactional'='true'); -- 更新指定条件的记录 UPDATE sensor_data SET TotOdoAcrt = 160.5 WHERE device_id = 'D001' AND dt = '2023-10-01' AND event_time = '2023-10-01 23:59:00'; ``` **限制**：需启用Hive ACID，且表必须为分桶表[^3]。 #### **2. 传统数据覆盖模式** 通过重写分区数据实现“更新”： ```sql -- 步骤1: 创建临时表保存更新后数据 CREATE TABLE tmp_sensor_data AS SELECT device_id, CASE WHEN device_id = 'D001' AND dt = '2023-10-01' THEN 160.5 ELSE TotOdoAcrt END AS TotOdoAcrt, event_time, dt FROM sensor_data; -- 步骤2: 覆盖原分区数据 INSERT OVERWRITE TABLE sensor_data PARTITION (dt) SELECT * FROM tmp_sensor_data; ``` **优点**：兼容所有Hive版本，无需事务支持。 --- ### **二、按天分区查询上一条数据的实现** 基于窗口函数提取每个分区的上一条记录（即时间戳最近的记录）： #### **1. 基础查询（含显式时间戳字段）** ```sql SELECT dt, device_id, TotOdoAcrt, prev_TotOdoAcrt FROM ( SELECT dt, device_id, TotOdoAcrt, LAG(TotOdoAcrt, 1) OVER ( PARTITION BY device_id, dt ORDER BY event_time ASC ) AS prev_TotOdoAcrt, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY device_id, dt ORDER BY event_time DESC ) AS rn FROM sensor_data ) sub WHERE rn = 1; -- 取每个设备+分区的最后一条记录，并关联其前值 ``` **输出示例**： | dt | device_id | TotOdoAcrt | prev_TotOdoAcrt | |------------|-----------|------------|------------------| | 2023-10-01 | D001 | 150.3 | 148.9 | **关键函数**： - **`LAG(字段, N)`**：获取当前行前N条记录的字段值。 - **`ROW_NUMBER()`**：按时间倒序标记记录序号，筛选最新记录[^4]。 #### **2. 无时间戳字段的替代方案** 若依赖文件存储顺序（非业务逻辑可靠方案）： ```sql SELECT dt, device_id, TotOdoAcrt, prev_TotOdoAcrt FROM ( SELECT dt, device_id, TotOdoAcrt, LAG(TotOdoAcrt) OVER ( PARTITION BY dt ORDER BY INPUT__FILE__NAME DESC, BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE DESC ) AS prev_TotOdoAcrt FROM sensor_data ) sub; ``` --- ### **三、关联场景：更新时引用上一条数据** 若需基于前值更新当前记录（如累计值计算）： ```sql -- 创建临时表保存含前值的数据 CREATE TABLE tmp_updated_data AS SELECT dt, device_id, TotOdoAcrt + COALESCE(prev_TotOdoAcrt, 0) AS new_TotOdoAcrt, -- 当前值与前值累加 event_time FROM ( SELECT dt, device_id, TotOdoAcrt, LAG(TotOdoAcrt) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY event_time) AS prev_TotOdoAcrt, event_time FROM sensor_data ) sub; -- 覆盖原表数据 INSERT OVERWRITE TABLE sensor_data PARTITION (dt) SELECT device_id, new_TotOdoAcrt, event_time, dt FROM tmp_updated_data; ``` --- ### **四、性能优化建议** 1. **分区裁剪**：限定查询的分区范围以减少扫描量： ```sql WHERE dt BETWEEN '2023-10-01' AND '2023-10-07' ``` 2. **索引优化**：对`device_id`或`event_time`建立索引（需Hive 3.0+支持）。 3. **向量化查询**：启用加速计算： ```sql SET hive.vectorized.execution.enabled=true; ``` --- ### **常见问题解答** **Q1: 如何避免更新操作产生小文件？** 合并目标分区的小文件： ```sql ALTER TABLE sensor_data PARTITION (dt='2023-10-01') CONCATENATE; ``` **Q2: 如何确保LAG()函数跨分区获取前值？** 移除`PARTITION BY dt`，改为按设备ID全局排序： ```sql LAG(TotOdoAcrt) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY dt, event_time) ``` --- ### **引用说明** [^1]: 视图可简化多分区查询，但需注意数据时效性。 [^2]: 分区字段为虚拟字段，需避免与原字段冲突。 [^3]: 事务型表需ORC格式和分桶配置。 [^4]: 窗口函数是处理分区内排序的核心工具。
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