Hive Shell Client中的顺序问题

最新推荐文章于 2025-12-06 08:21:08 发布
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#hive #shell client #hive client

本文探讨了在特定代码环境中，当尝试调整两个代码块的位置时出现的一致性错误现象。通过对正常顺序与错误状态的对比，分析了可能的原因。

语句块1， 移动到最后， 报错

语句块2， 移到 语句块3 后面， 也报错

 

上面两种情况都报同一种错误：见图二

 

图一，正确的顺序

图二,  报错



Hive 优化--SQL执行顺序、Hive参数、数据倾斜 、小文件优化
.
03-09 2878
代码写的顺序： select ... from .a join b. on .. where.... group by... having... order by.. msyql语句执行顺序 ： from. join. on . where...group by... having.... select ... order by... hive 语句执行顺序 大致顺序 from...
Hive常见面试题整理（更新中）
okbin1991的博客
10-19 460
1.Hive数据倾斜问题。数据倾斜：数据倾斜主要表现在，map/reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多)，这条Key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。 产生原因：1)key分布不均匀  ...
写hive sql和shell脚本时遇到几个蛋疼的问题！
52Pig的专栏
10-14 2864
错误一： Hive的where中不能用别名，   错误二： hive的groupby中不能用自定义函数，否则报错（用嵌套select代替）   错误三： 执行：$ ./hive_game_operationstatis5.sh   报错信息如下： ./hive_game_operationstatis5.sh:line 11: [: missing `]' ./hive_ga
Hive的Shell操作
qianyulin
01-26 1583
一、Hive的命令行 1、Hive支持的一些命令 Command Description quit Use quit or exit to leave the interactive shell. set key=value Use this to set value of particular configuration variable. One thing to note here...
shell命令执行hive脚本（hive交互，hive的shell编程）
weixin_30587927的博客
01-19 3429
Hive执行方式 Hive的hql命令执行方式有三种： 1、CLI 方式直接执行 2、作为字符串通过shell调用hive –e执行（-S开启静默，去掉”OK”，”Time taken”） 3、作为独立文件，通过shell调用 hive –f或hive –i执行执行 方式1 键入“hive”，启动hive的cli交互模式。Set可以查看所有环境设置参数，并可以...
Hive客户端调用的几种方式
wonderful_life_mrchi的博客
08-26 7338
hive命令指的是hive_home/bin/hive.sh，hive表示用来执行交互式查询和批量处理的脚本。hive可以直接敲hive命令进入interactive模式，也可以hive -e 执行简单命令或者hive -f 执行一个sql脚本文件。具体官方给出的用法如下： Hive Command Line Options To get help, run "hive -H"
hive优化相关问题
m0_59939643的博客
05-13 990
hive优化
spark实时查询hive中的数据
weixin_40878307的博客
07-06 348
Spark 实时查询 Hive 中的数据 在大数据处理领域，Spark 和 Hive 是两个非常流行的工具。Spark 是一个快速、通用的集群计算引擎，而 Hive 是一个数据仓库基础设施，用于查询和分析大型数据集。Spark 可以很好地与 Hive 集成，实现实时查询 Hive 中的数据。本文将介绍如何使用 Spark ...
hive-client heap内存大小的配置优先级
weixin_30780649的博客
02-08 894
hive-client heap内存大小的配置优先级 hive-client Heap大小的配置优先级 其实主要解决，hive作为数据仓库（hive -e “select ····”） 如果是分区表且分区较多可能导致hive 堆内存溢出情况 ==注意：HEAP大小配置优先级有配置语句顺序无关== 以下为hive 堆配置的优先级 由大到小 vi ...
Hive基础知识大全
qq_54677773的博客
07-24 5616
Hive本质是将SQL转化为MapReduce的任务进行计算，底层由HDFS来提供数据存储。说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步说hive就是MapReduce的一个客户端。Hive是数据库建模工具之一可以向Hive传入一条交互式SQL,在海量数据中查询分析得到结果的平台继承重写evaluate()，这个方法不是由接口定义的,因为它可接受的参数的个数,数据类型都是不确定的。Hive会检查UDF,看能否找到和函数调用相匹配的evaluate()方法。
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IT小小白的博客
09-09 1615
Hive技术通过类SQL语言（HiveQL--HQL）分布式数据的管理、计算、存储的操作。
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我玩的很开心的博客
10-18 6655
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JHON07的博客
04-06 974
hive分享总结1. 数据家谱:1.1.Hive 是什么？1.2.数据仓库1.3.Hive与传统数据库的区别1.4.Hive的优缺点1.5.Hive使用场景1.6.Hdfs 运行机制1.7.Mapreduce 运行机制1.8.SQL转化成MapReduce过程1.9.Hive 架构:2.Hive交互方式2.1.Hive交互shell2.2.JDBC交互2.3.第三种交互方式:3.Hive 基础功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列
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Hive On Spark 统计信息收集深度解析
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12-02 628
Spark SQL统计信息收集深度解析 统计信息是Spark SQL优化查询性能的核心元数据，包括表级(行数、大小)、列级(基数、空值、极值)和分区统计。收集方法分为全量(ANALYZE TABLE)和增量(针对分区)，建议优先收集JOIN列和过滤列。统计信息通过CBO优化执行计划，可提升性能2-10倍，但需权衡收集开销(数据扫描+计算+元数据写入)。最佳实践包括：分区表增量收集、关键列优先收集、定期更新策略。合理使用统计信息可显著优化JOIN顺序、过滤估算和资源分配。
【Java Web】过滤器的核心原理、实现与执行顺序配置
Arabys的博客
12-03 1037
过滤器是Java EE标准中Servlet规范提供的功能，也是传统JavaWeb的三大组件之一（Servlet，Filter和Listener）。通过过滤器可以把所有进入Servlet容器的请求都拦截住，无论静态资源还是Controller，从而实现一些通用的操作。
7.1 Hive内置函数
howard2005的专栏
12-03 498
本次 Hive 内置函数实战全面覆盖数学、日期、字符串、条件、聚合及集合统计等类别，通过大量示例验证了函数在数据清洗、转换、分析中的强大能力。重点掌握了 `collect_set` 与 `collect_list` 在去重与保留重复场景下的差异应用，熟练运用 `regexp_replace`、`parse_url`、`get_json_object` 等函数处理非结构化数据，并通过 `percentile`、`var_pop` 等实现统计分析。
Servlet的生命周期
最新发布
2503_91491877的博客
12-06 269
容器通过类加载器加载Servlet类，并调用无参构造函数创建Servlet实例。通常发生在首次请求时或容器启动时（通过。方法，完成一次性初始化操作（如加载资源）。该方法仅在生命周期内执行一次。若初始化失败，容器会卸载Servlet。Servlet可同时处理多个请求（需注意线程安全）。方法，释放资源（如关闭数据库连接）。调用后实例被标记为垃圾回收。方法，并根据请求类型（GET/POST等）分发给。确保在方法内完成资源清理，避免内存泄漏。容器在卸载Servlet前调用。对于每个请求，容器调用。
Servlet 生命周期详解
愿此行，终抵群星
12-03 699
init()一次：用于初始化。多次：用于处理请求（核心）。destroy()一次：用于清理。Web 容器负责精确管理这个生命周期。开发者应遵循这个模型，在正确的方法中编写相应的代码（初始化在init()，业务逻辑在等，清理在destroy()），并特别注意 Servlet 单例特性带来的线程安全问题。理解并合理利用 Servlet 生命周期是构建稳定 Java Web 应用的基础。
海豚将hive抽clinkhouse
07-11
### 使用海豚调度器从Hive抽取数据到ClickHouse 在实际的数仓流程中，使用 DolphinScheduler（海豚调度器）将 Hive 数据导入 ClickHouse 是一种常见的数据流转方式。这种做法能够有效地将 Hive 的大规模存储能力与 ClickHouse 的高性能查询能力结合在一起，实现高效的数据分析。 #### 1. 准备工作 在开始之前，需要确保以下条件已经满足： - **Hive 表结构**：确认 Hive 中的目标表结构，并准备好对应的字段映射。 - **ClickHouse 表结构**：根据 Hive 表结构创建 ClickHouse 表，包括本地表和分布式表的设计。 - **环境配置**：确保 DolphinScheduler 已经部署并正常运行，并且能够连接 Hive 和 ClickHouse 集群。 - **依赖组件**：安装必要的 JDBC 驱动或使用脚本语言（如 Python、Shell）进行数据导出和导入。 #### 2. 数据抽取方式 DolphinScheduler 提供了多种任务类型，可以用于从 Hive 抽取数据并写入 ClickHouse： ##### a. Shell 脚本任务 通过编写 Shell 脚本调用 Hive CLI 导出数据为文本文件，然后使用 `clickhouse-client` 将数据导入 ClickHouse。这种方式适用于简单的数据迁移任务。 示例 Shell 脚本： ```bash #!/bin/bash # 导出 Hive 数据到本地文件 hive -e "SELECT * FROM nf_meat_ods.dms_goods;" > /tmp/dms_goods.txt # 导入数据到 ClickHouse clickhouse-client --query="INSERT INTO TABLE default.dms_goods FORMAT TSV" < /tmp/dms_goods.txt ``` ##### b. SQL 脚本任务 DolphinScheduler 支持直接执行 SQL 语句。可以通过 SQL 任务从 Hive 查询数据，然后插入到 ClickHouse 中。需要注意的是，这通常需要中间工具或脚本来完成跨数据库操作。 ##### c. DataX 或 Sqoop 任务 如果数据量较大，可以考虑使用 DataX 或 Sqoop 等工具进行数据迁移。这些工具支持 Hive 到 ClickHouse 的数据同步，并且可以作为 DolphinScheduler 的子任务进行调度。 #### 3. 分布式写入优化 为了提高写入性能，尤其是在大数据量场景下，建议采用 ClickHouse 的**本地表写 + 分布式表读**的方式。具体步骤如下： - 在每个节点上创建本地表。 - 使用 DNS 轮询机制将数据均匀写入各个节点的本地表。 - 创建分布式表，用于统一查询所有节点上的本地表数据。 ##### 示例表结构定义 ```sql -- 创建本地表 CREATE TABLE default.dms_goods_local ( id String, name String, erp_good_id String, unit String, sec_unit String, org_id String, DISABLE Int32, remarks String, del_flag String, updated_by String, created_by String, opt_counter Int32, created_date String, updated_date String ) ENGINE = MergeTree() ORDER BY (id); -- 创建分布式表 CREATE TABLE default.dms_goods AS dms_goods_local ENGINE = Distributed('cluster_name', default, dms_goods_local, rand()); ``` #### 4. 准实时处理（可选） 如果对数据延迟有更高要求，可以引入 Kafka 和 Spark Streaming 构建准实时管道。Hive 数据先写入 Kafka，再通过 Spark Streaming 实时消费并写入 ClickHouse，最终通过 DolphinScheduler 调度整个流程。 #### 5. DolphinScheduler 工作流配置 在 DolphinScheduler 中创建工作流，按照以下顺序添加任务节点： 1. **前置准备任务**：检查 Hive 表是否存在，ClickHouse 连接是否正常。 2. **数据导出任务**：执行 Hive 查询并将结果写入临时文件。 3. **数据导入任务**：使用 `clickhouse-client` 将数据导入 ClickHouse。 4. **后置清理任务**：删除临时文件，记录日志等。 #### 6. 监控与异常处理 DolphinScheduler 提供了完善的监控功能，可以在任务失败时自动重试或发送告警邮件。此外，还可以设置任务之间的依赖关系，确保数据一致性。 ---
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