impala中 alter table add partition 对HDFS文件权限的影响

博客内容探讨了在使用Impala处理分区表时遇到的权限问题。当不手动添加分区而直接插入数据,文件权限默认为755,可能导致其他用户操作报错。通过先执行`ALTER TABLE ADD PARTITION`再插入数据,文件权限会变为777,避免了该问题。建议在新增分区数据时采用手动添加分区的方法以确保正确权限,并提供了修改已有数据权限的命令。

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偶然的机会发现用其他用户重写impala用户下的分区数据时有些表报错,有些表不报错,重写报错信息(Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MoveTask. Exception when loading 1 in table)。都是用impala用户插入的分区数据有些HDFS文件权限是755,有些权限是777。最后发现是因为是否执行alter table   add    partition影响的。

测试如下:

首先创建一个分区表:

 CREATE  TABLE p3edwadm.tab_test (
  id STRING,
  name STRING
)
PARTITIONED BY (
  date_timekey STRING, 
  hour STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS PARQUET

查看此时后台文件的权限是777(黏贴位可忽略,也可去除,对本实验不影响)

drwxrwxrwt   - impala    hive                0 2021-11-09 10:13 /user/hive/warehouse/p3edwadm.db/tab_test

不手动添加分区,直接插入分区数据,发现文件权限是755

INSERT OVERWRITE TABLE test.tab_test
PARTITION(date_timekey,hour)
select   '1','ee','20211101','202111010730'


 hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/test.db/tab_test
Found 2 items
drwxrwxrwt   - impala hive          0 2021-11-09 10:43 /user/hive/warehouse/test.db/tab_test/_impala_insert_staging
drwxr-xr-x   - impala hive          0 2021-11-09 10:43 /user/hive/warehouse/test.db/tab_test/date_timekey=20211101

手动添加分区之后再插入分区数据,发现文件权限就是777:

Alter table test.tab_test add if not exists  partition (date_timekey='20211102',hour='202111020730') ;
INSERT OVERWRITE TABLE test.tab_test
PARTITION(date_timekey,hour)
select   '1','ee','20211102','202111020730'


 hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/test.db/tab_test
Found 3 items
drwxrwxrwt   - impala hive          0 2021-11-09 10:45 /user/hive/warehouse/test.db/tab_test/_impala_insert_staging
drwxr-xr-x   - impala hive          0 2021-11-09 10:43 /user/hive/warehouse/test.db/tab_test/date_timekey=20211101
drwxrwxrwt   - impala hive          0 2021-11-09 10:45 /user/hive/warehouse/test.db/tab_test/date_timekey=20211102

结论:

        在impala新增分区数据的时候最好手动添加分区后再插入分区数据,以免后续其他用户操作报错。

历史数据可用如下命令进行修改:

 hdfs dfs -chmod 777  /user/hive/warehouse/test.db/tab_test/*

<think>我们正在处理关于CDH集群中ImpalaDDL语句执行卡住的问题。根据用户提供的引用内容,我们可以结合Impala的相关知识来分析和解决这个问题。首先,我们需要明确DDL语句卡住可能的原因。可能的原因包括: 1.元数据操作阻塞:Impala的DDL操作(如CREATE TABLEALTERTABLE等)需要与Hive Metastore交互,如果Metastore服务响应慢或存在锁等待,可能导致卡住。2.资源竞争:Impala节点资源不足(如内存、CPU)或HDFS负载过高,导致操作无法及时完成。 3.网络问题:集群节点之间的网络延迟或故障。 4.配置问题:Impala的配置参数不合理,例如超时时间设置过短或过长。5.并发操作:多个并发DDL操作可能导致冲突。根据引用[1]和[3],我们知道Impala-shell的一些参数和操作方式,但这里的问题是在CDH集群的Impala查询页面(可能是Hue中的Impala查询编辑器)执行DDL卡住,所以我们需要从集群层面分析。 **解决步骤:** 1. **检查Impala状态**:-通过ClouderaManager检查Impala服务状态,确保所有Impala守护进程(impalad)和Statestore服务(catalogd)都正常运行。-检查Hive Metastore服务是否正常。 2. **查看日志**:-在ClouderaManager中查看Impala服务的日志,特别是catalogd和impalad的日志,查找错误或警告信息。-检查HiveMetastore的日志,看是否有相关操作(如获取锁)超时的记录。 3. **检查元数据同步**:-Impala的元数据同步可能存在问题。尝试在Impalashell中执行`INVALIDATE METADATA`命令(引用[2]提到刷新元数据,但注意`-r`参数会刷新整个元数据,量大时消耗资源),强制刷新元数据。但注意,如果当前有DDL操作正在执行,可能不适用。4.**资源检查**:-检查集群资源使用情况(CPU、内存、磁盘I/O、网络),特别是执行DDL操作的节点。-如果资源紧张,考虑增加资源或优化查询。 5. **配置调整**:-检查Impala的配置参数,例如`--kudu_operation_timeout_ms`(如果使用Kudu)或`--hms_event_polling_interval_s`(HiveMetastore事件轮询间隔)等。根据引用[2],Impala2.2减少了内存工作区的大小,所以也要关注内存配置。-考虑调整超时参数,如`--catalog_topic_mode=minimal`(减少catalogd的负载)或增加`--catalog_operation_log_size`(记录操作日志的大小)等。6.**并发控制**:-避免同时执行多个DDL操作,尤其是在同一张表上。-如果使用HiveMetastore,注意Hive的锁机制。可以尝试在Hive中查看是否有未释放的锁(通过`SHOW LOCKS`命令),并释放锁。 7. **重启服务**:-如果上述方法无效,可以尝试重启Impala服务(先重启catalogd,再重启impalad)。**具体操作建议:**1.使用`impala-shell`命令行尝试执行相同的DDL语句,并加上`-v`(详细模式)查看执行过程,这有助于定位问题(引用[3]提供了impala-shell的参数说明)。```bashimpala-shell -q"你的DDL语句"-v``` 2.如果问题仍然存在,尝试在Hive中执行相同的DDL语句,以确定是否是Impala特有的问题。3.如果Hive可以执行成功,则可能是Impala的元数据同步问题。在Impala中执行`INVALIDATEMETADATA`刷新相关表的元数据。4.检查HiveMetastore的数据库(通常是MySQL或PostgreSQL)性能,确保没有慢查询。5.如果问题发生在添加分区(ALTERTABLE ...ADD PARTITION)等操作上,考虑分区数量是否过多,导致元数据操作缓慢。**引用说明:**-引用[1]和[3]提供了Impala-shell的用法,我们可以利用这些参数进行调试。-引用[2]提到了Impala版本中ORDERBY的改进和内存优化,提醒我们注意版本差异和内存配置。如果以上方法都不能解决问题,建议收集相关日志(Impala、HiveMetastore、HDFS)并联系Cloudera支持。 §§相关问题§§1.如何监控Impala服务的健康状况? 2. Impala中如何优化大数据量的DDL操作?3.Impala与Hive Metastore交互的常见问题有哪些?</think>### CDH集群中Impala DDL语句执行卡住的解决方法 在CDH集群中,Impala执行DDL语句(如`CREATE TABLE`、`ALTER TABLE`)长时间无响应通常由以下原因引起,请按步骤排查: --- #### **1. 检查元数据同步状态** - **问题原因**:Impala依赖Hive Metastore(HMS)管理元数据,若元数据不同步或HMS响应延迟,DDL操作会阻塞。 - **解决方案**: - 在Impala-shell中手动刷新元数据: ```bash # 刷新单个表(推荐) impala-shell -q "REFRESH 表名;" # 强制刷新全库元数据(谨慎使用,资源消耗大) impala-shell -r -q "INVALIDATE METADATA;" ``` - 验证Hive Metastore服务状态: ```bash # 检查HMS进程 ps aux | grep hive-metastore # 测试HMS连接 telnet HMS主机 9083 ``` > 引用[3]:`-r`参数会强制刷新整个元数据,但数据量大时消耗服务器资源[^3]。 --- #### **2. 排查资源瓶颈** - **问题原因**:内存不足或CPU过载导致DDL操作卡住。 - **解决方案**: - **检查Impala Daemon资源**: - 在Cloudera Manager中查看`Impala Daemon`和`Catalog Server`的内存/CPU使用率(路径:**集群 > Impala > 实例**)。 - 若内存不足,调整配置: ```ini # 增大内存工作区(默认256MB) mem_limit=4GB # 减少并发查询限制 default_pool_max_requests=50 ``` - **优化HDFS负载**: - 避免在HDFS高负载期(如数据写入高峰)执行DDL。 - 检查HDFS NameNode响应延迟:`hdfs dfsadmin -report` > 引用[2]:Impala 2.2已将每个操作的内存工作区从512MB降至256MB,需根据数据量调整[^2]。 --- #### **3. 处理锁冲突** - **问题原因**:并发DDL操作或Hive锁未释放导致阻塞。 - **解决方案**: - **检查Hive锁**: ```sql -- 在Hive中查看锁状态 SHOW LOCKS; -- 释放锁(需管理员权限) UNLOCK TABLE 表名; ``` - **避免并发操作**: - 在CDH页面停止所有并发的Impala/Hive会话。 - 通过`impala-shell -i 指定节点`连接空闲的Impala Daemon执行DDL[^3]。 --- #### **4. 验证配置与日志** - **关键配置检查**: - 确保`catalogd`服务正常运行(负责元数据分发)。 - 检查`impalad`与`catalogd`的RPC超时设置: ```ini catalog_service_host=catalogd_host catalog_service_port=26000 state_store_host=statestored_host ``` - **日志分析**: - 查看`catalogd`日志(路径:`/var/log/impala/catalogd-*`),搜索`WARN/ERROR`。 - 检查HMS日志(路径:`/var/log/hive/hive-metastore.log`),排查连接超时。 --- #### **5. 高级修复步骤** 若上述方法无效: 1. **重启服务**: ```bash # 按顺序重启 sudo service hive-metastore restart sudo service statestored restart sudo service catalogd restart sudo service impala-server restart ``` 2. **重建事件通知**(仅限Impala 3.1+): ```sql ALTER TABLE 表名 RECOVER PARTITIONS; ``` 3. **跳过事件处理**: 在`impalad`配置中添加`--hms_event_polling_interval_s=0`临时禁用事件监听。 --- #### **预防措施** - **元数据管理**: - 定期执行`COMPUTE STATS`更新表统计信息。 - 避免超多分区表(>10万分区)。 - **操作规范**: - 使用`impala-shell -B -o`导出数据,而非`INSERT OVERWRITE`(Impala不支持该语法)[^1]。 - 在低峰期执行DDL,并通过`-q`参数单独运行[^3]。 > **引用说明** > [^1]: Impala不支持`insert overwrite`语法导出数据,建议使用`impala-shell -o`导出。 > [^2]: Impala 2.2优化了内存占用,需合理配置资源。 > [^3]: 使用`impala-shell -r`刷新元数据时需谨慎,避免高负载时段操作。 ---
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