hive踩过的坑

最新推荐文章于 2024-09-06 22:09:56 发布
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本文详细解析了Hive SQL中BETWEEN操作符的使用，确认其包含边界值的特点，并强调了CASE WHEN语句在限制条件时仅能应用于一列的特性，为Hive查询优化提供指导。

 

1、hive 中  between的是包括边界值的 

a between 1 and 10    =      a<=10 and a>=1

 

2、case when 只能限制一列的值。  一个 case后只能限制一列，其他的不行！！！

分享一次hive跨集群数据同步采坑经验 - 细节是魔鬼！
明哥的IT随笔
01-11 1759
大数据集群内部都有节点级别和机架级别的容错机制（存储层对应的就是传统的三副本或纠删码机制），但对于一些数据安全性要求更改的场景，就需要做跨集群的数据同步了，比如在金融行业典型的两地三中心场...
那些年使用Hive踩过的坑
大数据Hive教程
01-03 923
1.概述 这个标题也是用血的教训换来的，希望对刚进入hive圈的童鞋和正在hive圈爬坑的童鞋有所帮助。打算分以下几个部分去描述： Hive的结构 Hive的基本操作 Hive Select Hive Join Hive UDF Hive的M/R 使用Hive注意点 优化及优化详情 优化总结 调优的经常手段 解决Hive问题的途径 这篇文章只是起个头，为描述其他部分做下准备...
【hive bug】between...and..的粗心bug
sodaloveer的博客
01-09 1796
between 使用及注意点
日期 sparksql hive sql mysql语句between and &amp；amp；amp；gt；= &amp；amp；amp；lt；= 的边界问题
max_hello的博客
05-09 2375
踩过的坑
测试hive中的between and 是否包头包尾
fuyun6363的博客
12-13 3万+
在SQL中，between and在不同SQL语言中结果不一样，今天就来测试下hive中的between and 是否包头包尾 结论是包头包尾的，接下来用实践去证明它。 首先创建一张临时表 create temporary table test.test_test ( id int, saly int ); 插入模拟数据 insert into table test.test_test valu...
走近大数据之Hive进阶（四、Hive的表连接）
大数据Hive教程
12-31 786
HIVE表连接(转换成mapreduce作业,提交到hadoop上) 一、Hive等值连接和不等值连接 等值连接(连接条件中为等号): select e.empno, e.ename,e.sal,d.dname from emp e,dept d where e.deptno=d.deptno; 等值连接(条件中是不等号:>, <, !=): between ...
Hive那些事儿之八-大数据踩过的坑——Hive insert
01-07
Hive那些事儿之八-大数据踩过的坑——Hive insert 我在对Hive表数据清洗后，使用了如下SQL将结果集插入到新表中: insert into db_name.table_name_1 ( col_1,col2,col3 ) with temp_table_1 as ( select id,col_2 ...
那些年，启动hive踩过的坑
wjm_520的博客
05-03 2357
相信你打开这篇博客的时候，你应该也是遇到了启动hive失败的坑。 在安装hive的时候，我们可能遇到了不少的坑，特别是在安装完成，启动hive的时候，他就是启动不成功，报错。经过几天的实战总结了一些经验。 问题一：如果是报这个错误，很大概率是因为你的hive内依赖的guava.jar和hadoop内版本不一致导致的。 解决方法： hadoop(usr/local/hadoop/share/com...
hive系列-1.hive里踩的坑
拾春华 让思绪飞扬
05-10 485
新增字段&跑历史分区 1、现象 hive（笔者使用的hive版本为1.1.0）表新增加列，重跑历史分区数据，发现新增的列在老分区中取值都为NULL。如下示例 1）初始化表 //init table drop table if exists tmp.test; create table tmp.test ( id string ) partitioned by (dt stri...
大数据踩过的坑（一）hive union
zll_1234的博客
05-20 2327
大数据踩过的坑（一）hive union 今天朋友问我一个关于hive的问题，是想将两个筛选条件的值加起来，然后就想到了用union，因为最近用的MySQL比较多，就直接写了union，朋友说hive里没有union，只有union all，但是我这边用union测试的是没有 问题的，然后就上网搜了一下，列了下面几点 合并前的两个SQL select count(distinct uid) as ct1 from users where status=1; select count(distinct u
hive-sql简单查询where筛选
jianai858的博客
07-07 3490
where筛选 使用where语句可以按条件筛选数据 1 准备数据 商品明细数据 drop table if exists test.test_zw; CREATE TABLE if not exists test.test_zw( goods_name string COMMENT '商品名', brand_name string COMMENT '品牌名', spec string comment '规格', price double comment '价格' ) COMMENT '测
Hive 点滴
Hebe
08-24 439
8、hql的执行顺序 SQL的执行顺序： 第一步：执行FROM 第二步：WHERE条件过滤 第三步：GROUP BY分组 第四步：执行SELECT投影列 第五步：HAVING条件过滤 第六步：执行ORDER BY 排序 7、hive中时间处理函数：      (1)unix时间戳转换成为时间(日期 时间)： 2016-08-22 11:23:34          fr
Hive——详细总结Hive中各大查询语法
weixin_44606952的博客
11-17 4173
1. 基础查询 1.1 WHERE、LIMIT、DISTINCT、BETWEEN、IN的使用 1.2 LIKE、GROUP BY、HAVING的使用 1.3 内连接&外连接【JOIN...ON ...】 2. 排序查询 2.1 全局排序(Order By) 2.2 单个 Reduce 内部排序(Sort By) 2.3 分区(Distribute By) 2.4 Cluster By 3. 分区表 3.1 分区表介绍 3.2 创建分区表以及分区表的查询操作 3.3 分区修复
beeline安装_hive beeline详解
weixin_39774644的博客
12-19 3671
Hive客户端工具后续将使用Beeline替代HiveCLI，并且后续版本也会废弃掉HiveCLI客户端工具,Beeline是Hive 0.11版本引入的新命令行客户端工具,它是基于SQLLine CLI的JDBC客户端。Beeline支持嵌入模式(embedded mode)和远程模式(remote mode)。在嵌入式模式下，运行嵌入式的Hive(类似Hive CLI)，而远程模式可以...
Hive 窗口函数（开窗函数） over
热门推荐
不是一枚开发
09-16 7万+
文章目录OVER函数1.含义：2.示例： OVER函数 1.含义： 窗口函数主要解决 分析整体数据时，多个数据和一个结果对应，为每一条数据开启指定行范围的窗口； over() 指定 分析函数 工作时的数据窗口大小，这个窗口大小可能会随行的改变而改变； 用于between … and … 表示范围概念： CURRENT ROW：当前行 n PRECEDING：往前n行数据 n FOLLOWING：往后n行数据 UNBOUNDED：起点， UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUN
HIVE SQL 聚合函数与 rows between / range between详解
qq_37771475的博客
12-08 2万+
一、rows between 与 range between 用法 1. 相关关键词解析 unbounded 无边界 preceding 往前 following 往后 unbounded preceding 往前所有行，即初始行 n preceding 往前n行 unbounded following 往后所有行，即末尾行 n following 往后n行 current row 当前行 语法 (ROWS | RANGE) BETWEEN (UNBOUNDED | [num]) PRECEDI
Hive学习——开窗函数精讲
雷神乐乐的博客
02-24 3232
Hive中开窗函数十分重要，很多业务需求都可以用开窗函数解决
hive学习笔记之三：内部表和外部表
2401_86400841的博客
09-06 800
笔者已经把面试题和答案整理成了面试专题文档加入社区：https://bbs.youkuaiyun.com/forums/4304bb5a486d4c3ab8389e65ecb71ac0答案整理成了面试专题文档**[外链图片转存中…(img-Exe7DqBP-1725631786852)][外链图片转存中…(img-2gWlkA71-1725631786853)][外链图片转存中…(img-CWDsfyjB-1725631786854)]
hive mysql类型_【HIVE/MySQL】 sql中 between * and * 在不同数据类型下的差异
weixin_42365141的博客
02-06 1160
背景hive/mysql下使用sql中的between * and * 在不同数据类型下竟然不一样。1、int类型、float类型、string类型是包含头尾的。2、timestamp包含头，但不包含尾！！！此外，当between a and a 时， 是不包含a的。具体原因，有待进一步调研。避坑办法使用大于等于和小于等于替代between * and * ，避免这个问题。验证过程1、int、fl...
请说说你在搭建环境的时候踩过哪些坑？应该注意哪些点
最新发布
06-24
<think>我们正在讨论搭建Linux+Hadoop生态大数据处理平台时的注意事项和踩坑经验。根据引用内容，我们可以总结以下几点：1.**环境准备阶段注意事项**：-使用全新的系统环境（如CentOS7），避免已有Hadoop环境导致冲突（引用[2]）。-确保所有节点使用相同的操作系统版本和配置。-正确设置JAVA_HOME环境变量，并确保所有节点一致（引用[4]）。注意：某些组件（如ClouderaManager）可能需要显式在配置文件中指定JAVA_HOME（引用[4]中提到的`/etc/default/cloudera-scm-server`）。2.**安装包管理**：-提前下载好所需安装包（如HDP、Ambari或CDH），并确保版本兼容性（引用[2]）。-注意：在安装过程中，避免使用可能干扰安装的外部工具（如ntfs-3g），安装完成后再启用（引用[2]）。3.**集群节点管理**：-建议先用少量节点（如3台）搭建实验集群，验证成功后再扩展节点（引用[2]）。-节点之间需要配置SSH免密登录，确保通信畅通。4.**用户和权限管理**：-Hadoop生态组件（如HDP）会创建多个专用用户（如hdfs、yarn、hive等），安装前需确保这些用户不存在或提前清理（引用[2]）。-权限问题：HDFS目录权限、Linux文件系统权限需协调一致。5.**安装过程中的常见问题**：-**JAVA_HOME问题**：即使系统环境变量已设置，某些服务（如ClouderaManager）仍可能找不到，需在服务配置文件中显式指定（引用[4]）。-**端口冲突**：Hadoop组件使用大量端口，安装前需检查端口占用情况（如8080、50070等）。-**主机名解析**：确保所有节点的主机名（hostname）能正确解析（通过/etc/hosts或DNS），且避免使用localhost。6.**安装后的测试与监控**：-启动服务后，通过WebUI（如NameNode的50070端口）和日志（/var/log/）验证服务状态。-使用监控工具（如Ambari或ClouderaManager）进行集群健康检查。###踩坑经验总结：1.**重装集群的复杂性**：引用[4]指出，重装集群可能比初次安装更复杂，因为残留的配置文件、数据或用户账户可能导致问题。彻底清理的方法包括：-卸载所有相关软件包。-删除残留文件和目录（如Hadoop的临时目录、日志目录、HDFS元数据目录等）。-删除相关用户和用户组。2.**小文件问题**：HDFS不适合存储大量小文件（引用[3]的面试题可能涉及），解决方案：-使用HAR（HadoopArchive）或SequenceFile合并小文件。-调整HDFS的blocksize和NameNode内存配置。3.**资源分配**：YARN资源管理需根据集群硬件合理配置，避免内存溢出或CPU争抢。###关键命令示例：```bash#检查Java环境echo$JAVA_HOME#彻底清理Hadoop残留（重装前）rm-rf/etc/hadoop*/tmp/hadoop*/var/log/hadoop*/hdfs/data/*/hdfs/name/*userdel-rhdfsyarnmapredhive#删除相关用户#格式化NameNode（初次启动前）hdfsnamenode-format```§§相关问题§§1.如何彻底清理Hadoop集群以便重装？2.Hadoop集群中如何优化小文件存储？3.集群节点间SSH免密登录如何配置？4.如何解决Hadoop服务启动时的端口冲突问题？5.如何监控Hadoop集群的健康状态？</think>### 搭建Linux+Hadoop生态平台的注意事项与踩坑经验 #### 一、环境准备阶段 1. **操作系统选择** - 使用纯净的CentOS 7系统（避免残留配置冲突）[^2] - 所有节点必须保持**相同版本**的操作系统 - 禁用防火墙和SELinux（否则会导致节点通信失败） 2. **Java环境配置** - 统一使用JDK 8（兼容性最佳） - 需在所有节点显式设置`JAVA_HOME` ```bash # 必须同时在/etc/profile和组件配置文件中声明 export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_171 ``` - 典型踩坑：Cloudera Manager启动报错"JAVA_HOME not found"，需在`/etc/default/cloudera-scm-server`添加环境变量[^4] #### 二、集群搭建核心环节 1. **节点规划陷阱** - 避免在已有Hadoop环境的机器上安装（残留用户/配置会导致冲突）[^2] - 先使用**3台测试机验证**成功后再扩展节点 - 主机名必须可解析：`/etc/hosts`需包含所有节点IP-hostname映射 2. **存储设备处理** - 外部存储设备（如NTFS格式移动硬盘）需安装`ntfs-3g` ```bash yum install ntfs-3g # 传输安装包后必须卸载，否则引发HDP安装警告[^2] ``` - 安装完成后立即卸载第三方存储驱动 3. **权限管理雷区** - Hadoop会创建`hdfs`、`yarn`等系统用户，提前检查是否已存在 ```bash getent passwd hadoop # 存在则删除 userdel -r hadoop ``` - 目录权限错误导致NameNode启动失败： `chown -R hdfs:hdfs /var/log/hadoop-hdfs` #### 三、组件安装特殊问题 1. **HDFS格式化风险** - 仅首次启动时格式化NameNode：`hdfs namenode -format` - **严禁重复格式化**：会导致ClusterID变化，DataNode无法加入 2. **端口冲突解决方案** - 常见冲突端口：8080(Ambari), 50070(HDFS), 2181(Zookeeper) - 检测命令：`netstat -tulnp | grep <端口号>` - 修改默认端口：在`hdfs-site.xml`中添加 ```xml <property> <name>dfs.namenode.http-address</name> <value>0.0.0.0:50071</value> <!-- 修改默认50070 --> </property> ``` 3. **配置文件同步要求** - 所有节点的核心配置必须完全一致： - `core-site.xml`中的`fs.defaultFS` - `yarn-site.xml`中的`yarn.resourcemanager.hostname` - 使用`rsync`同步配置： ```bash rsync -av /etc/hadoop/conf/ worker1:/etc/hadoop/conf/ ``` #### 四、典型故障处理 1. **DataNode无法注册** - 现象：Live nodes显示为0 - 排查步骤： 1. 检查`/etc/hosts`主机名解析 2. 确认所有节点时间同步（安装`ntpdate`） 3. 清理DataNode的`version`文件： `rm -rf /data/hadoop/dfs/data/current/VERSION` 2. **资源管理器启动失败** - 查看日志定位原因：`tail -f /var/log/hadoop-yarn/yarn-yarn-resourcemanager-*.log` - 常见错误： `Unable to load realm info from SCDynamicStore` 解决方案：在`yarn-env.sh`添加`export HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn` #### 五、生产环境特别建议 1. **磁盘配置原则** - 数据目录使用**单独磁盘**（非系统盘） - 配置多目录提升吞吐： ```xml <!-- hdfs-site.xml --> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>/data1/hdfs,/data2/hdfs,/data3/hdfs</value> </property> ``` 2. **安全加固要点** - Kerberos认证：防止未授权访问 - HDFS透明加密：保护敏感数据 - 启用审计日志：`hadoop.security.audit.logger` > **关键经验**：搭建失败时优先检查`/var/log/`下的组件日志，70%的问题可通过日志定位[^3]。每次变更后使用`hadoop dfsadmin -report`验证集群状态。
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