hive orc varchar乱码问题

本文介绍了在使用CDH 6.2.0和Hive 2.1.0时,遇到Hive查询Orc格式varchar字段出现乱码的问题。问题源于未指定查询时的编码格式,默认编码非UTF-8。解决方案包括在Hive on MapReduce和Hive on Spark场景下,通过修改配置文件,指定-Dfile.encoding=UTF-8来确保作业运行时的编码为UTF-8。

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1、问题产生的原因

作者使用的cdh版本是6.2.0,hive版本是2.1.0,原因是hive查询orc格式的varchar字段的时候没有指定编码,使用了默认编码,默认的编码不是utf-8引起的,具体可以参考这篇大佬源码追踪的文章,链接是:hive中文字段乱码排查

2、解决方法

2.1 hive on mapreduce解决

其实上面的链接有大佬给出的解决方法,有挺多的,可以重新打包,不过比较简单和推荐的还是直接在cm界面修改一下配置文件,指定am,maptask和reducetask的运行编码格式
在后面加上: -Dfile.encoding=utf-8 就可以了

2.2 hive on spark的解决

思路是一样的,就是指定作业的运行编码为utf-8,避免使用默认编码就行。
在cm的管理界面,进到spark的配置,搜索spark- 找到高级代码客户端配置 spark-default.conf,文本框输以下配置:

spark.executor.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=UTF-8 -Dsun.jnu.encoding=UTF-8
spark.driver.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=UTF-8 -Dsun.jnu.encoding=UTF-8
### Hive 插入数据后出现乱码或格式混乱的原因及解决方法 #### 1. 原因分析 Hive 插入数据后出现乱码或格式混乱的主要原因包括以下几个方面: - **字符集不一致**:如果 Hive 元数据库(通常是 MySQL) Hive 表的字符集设置不一致,可能会导致插入数据时出现乱码[^2]。 - **字段分隔符冲突**:在使用 `ROW FORMAT DELIMITED` 定义表时,如果字段分隔符与实际数据中的内容冲突,会导致数据解析错误,从而引发格式混乱[^3]。 - **存储格式不匹配**:Hive 支持多种存储格式(如 TEXTFILE、ORC、Parquet 等)。如果插入的数据格式与表定义的存储格式不匹配,可能会导致数据读取异常[^1]。 - **分区字段编码问题**:如果分区字段或值包含特殊字符(如中文),而元数据库未正确配置字符集,则可能导致分区信息无法正确解析。 #### 2. 解决方法 ##### 2.1 统一字符集 确保 Hive 元数据库 Hive 表的字符集一致。可以通过以下方式修改 MySQL 的字符集配置: ```sql ALTER TABLE COLUMNS_V2 MODIFY COLUMN COMMENT VARCHAR(256) CHARACTER SET utf8; ALTER TABLE TABLE_PARAMS MODIFY COLUMN PARAM_VALUE VARCHAR(4000) CHARACTER SET utf8; ALTER TABLE PARTITION_PARAMS MODIFY COLUMN PARAM_VALUE VARCHAR(4000) CHARACTER SET utf8; ALTER TABLE PARTITION_KEYS MODIFY COLUMN PKEY_COMMENT VARCHAR(4000) CHARACTER SET utf8; ALTER TABLE PARTITIONS MODIFY COLUMN PART_NAME VARCHAR(767) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL; ALTER TABLE PARTITION_KEY_VALS MODIFY COLUMN PART_KEY_VAL VARCHAR(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL; ``` 此外,还需要修改 MySQL 配置文件 `/etc/my.cnf`,确保客户端服务端都使用 UTF-8 字符集: ```ini [client] default-character-set = utf8mb4 [mysqld] character-set-server = utf8mb4 collation-server = utf8mb4_general_ci ``` 修改完成后,重启 MySQL 服务以使更改生效。 ##### 2.2 检查字段分隔符 在创建 Hive 表时,明确指定字段分隔符行分隔符,避免与数据内容冲突。例如: ```sql CREATE TABLE http_input_log ( log_date STRING, log_time STRING, thread_id STRING, log_level STRING, api_name STRING, remark STRING, method_explain STRING, message STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/weblog/flume-collection/21-04-13/15-00'; ``` 确保实际数据文件中的字段分隔符与表定义一致[^3]。 ##### 2.3 确保存储格式匹配 如果需要将 ORC 格式的数据转换为 TEXTFILE 格式,可以先创建一个临时表,并将数据导出为文本文件: ```sql CREATE TABLE student_text LIKE student_orc STORED AS TEXTFILE; INSERT INTO student_text SELECT * FROM student_orc; ``` 然后通过 HDFS 命令导出数据: ```bash hdfs dfs -get /user/hive/warehouse/student_text/dt=20230619 /opt/module/hive/datas/export/student.txt; ``` 此方法可以避免直接操作 ORC 文件时的格式问题[^1]。 ##### 2.4 检查分区字段编码 如果分区字段包含特殊字符(如中文),需要确保元数据库支持相应的字符集。例如: ```sql ALTER TABLE PARTITIONS MODIFY COLUMN PART_NAME VARCHAR(767) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL; ``` 同时,在创建分区表时,明确指定分区字段的字符集: ```sql CREATE TABLE my_partitioned_table ( id INT, name STRING ) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS ORC; ``` #### 3. 示例代码 以下是一个完整的示例,展示如何创建表、插入数据并避免乱码问题: ```sql -- 创建表 CREATE TABLE test_table ( id INT, name STRING, comment STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE; -- 修改元数据库字符集 ALTER TABLE COLUMNS_V2 MODIFY COLUMN COMMENT VARCHAR(256) CHARACTER SET utf8; ALTER TABLE TABLE_PARAMS MODIFY COLUMN PARAM_VALUE VARCHAR(4000) CHARACTER SET utf8; -- 插入数据 INSERT INTO test_table VALUES (1, 'Alice', '测试注释'); ``` ### 注意事项 - 在插入数据前,务必检查数据源的编码格式是否与 Hive 表一致。 - 如果使用外部文件加载数据,确保文件的编码格式与 Hive 表的字符集匹配。
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