Hive导入数据的四种方式

1、从本地文件系统中导入数据到Hive表

2、HDFS上导入数据到Hive表

先将文件从本地导入到hdfs上

注意:

(1)是移动不是复制,hdfs中的teacher2.txt移动走了。

(2)如果有多个文件可以:load data inpath '/input/*' into table teacher;

3、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中

创建一个新表

覆盖插入:只覆盖相同分区的。

再覆盖插入到age=26的,就不会增多,而是将原来age=26的内容覆盖

4、在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中,在实际情况中,表的输出结果可能太多,不适于显示在控制台上,这时候,将Hive的查询输出结果直接存在一个新的表中是非常方便的,我们称这种情况为CTAS(create table .. as select)如下:

注意:此种方式不需要后面的(id int,name string)row format delimited fields terminated by ‘  ‘

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<think> 首先,用户的问题是:“解决hive导入数据卡住问题的方法”。用户提到参考了站内引用,这些引用提供了有关Hive导入数据问题的信息。 回顾引用: - 引用[1]:讨论Sqoop导入数据Hive时的错误,具体是FAILED: Execution Error, return code 2。 - 引用[2]:Sqoop从MySQL导入数据Hive报错Hive exited with status 64,涉及SessionHiveMetaStoreClient无法实例化。 - 引用[3]:Hive删除表或导入数据卡死,涉及锁机制(共享锁和互斥锁),并提到解锁表的命令。 - 引用[4]:Java程序向Hive导入数据的方法,使用HDFS复制。 用户特别说:“我想查找解决hive导入数据卡住问题的方法”,并引用了这些内容。因此,我的回答应该聚焦在解决Hive导入数据卡顿或卡死的问题。 系统级指令: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证真实可靠。 用户可见层: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 所以,我需要构建一个结构清晰的回答,解决Hive导入数据卡住的问题,基于提供的引用。 关键点从引用中提取: - 引用[3]直接提到“Hive删除表或导入数据卡死”,并讨论了锁机制。建议解锁表或关闭锁机制。 - 其他引用涉及Sqoop导入错误,但用户的问题是导入数据卡住,可能与锁相关。 可能的解决方法: 1. **检查锁机制**:Hive的锁可能导致操作卡死。使用`show locks`命令查看是否有锁,然后`unlock table table_name`解锁[^3]。 2. **关闭锁机制**:如果锁是问题,可以临时关闭锁机制[^3]。 3. **检查MetaStore问题**:引用[2]提到SessionHiveMetaStoreClient无法实例化,这可能与Hive服务或配置相关。确保Hive Metastore服务运行正常。 4. **资源或配置问题**:导入卡住可能由于资源不足(如内存、CPU)、网络问题或配置错误。 5. **Sqoop相关问题**:如果使用Sqoop,错误如return code 2或status 64可能需要检查Sqoop作业日志、连接问题等。 6. **其他方法**:引用[4]展示了Java程序导入数据到HDFS,然后加载到Hive,这可以是替代方法。 结构化回答: - 逐步解决问题:从简单到复杂。 1. **初步检查**:确保Hive服务正常运行,网络连接良好。 2. **检查锁状态**:使用Hive命令检查并解锁。 3. **查看日志**:分析Hive导入工具的日志以定位错误。 4. **优化配置**:调整Hive配置以减少锁或资源争用。 5. **替代导入方法**:如直接加载数据到HDFS然后到Hive。 生成相关问题: - 基于主题,生成2-3个相关问题,放在最后。 添加引用标识: - 在回答中,当引用特定内容时,添加[^n],如[^3] for lock mechanism. 确保回答真实可靠:基于提供的引用和一般知识。既然引用是给定的,我应该主要依赖它们。 最终回答结构: 1. **介绍问题**:简述Hive导入数据卡住的常见原因。 2. **逐步解决方法**: - 步骤1: 检查并处理锁机制。 - 步骤2: 检查Hive Metastore服务。 - 步骤3: 查看日志文件。 - 步骤4: 优化配置或资源。 - 步骤5: 尝试替代导入方法。 3. **总结**。 4. **相关问题**。 使用中文。 </think>以下是针对Hive导入数据卡住问题的逐步解决方法。Hive导入数据卡顿或卡死通常由锁机制冲突、元数据服务异常、资源不足或配置错误引起。基于您提供的引用(特别是引用[3]关于锁机制的关键信息),我将从最常见原因入手,逐步指导您排查和解决。解决过程需结合Hive命令行、日志分析和配置调整,确保操作真实可靠。 ### 步骤1: 检查并处理Hive锁机制(最常见原因) Hive的锁机制(共享锁和互斥锁)可能导致导入操作卡死,尤其在并发访问时。如果其他进程持有表的互斥锁(Exclusive Lock),导入任务会被阻塞。 - **检查锁状态**: 在Hive命令行中执行: ```sql SHOW LOCKS table_name; -- 替换table_name为您的表名 ``` 如果输出显示`Exclusive`锁状态,说明有锁冲突[^3]。 - **解锁表**: ```sql UNLOCK TABLE table_name; -- 解锁指定表 ``` 如果问题持续,尝试临时关闭锁机制(生产环境慎用): ```bash set hive.support.concurrency=false; -- 在Hive会话中关闭锁机制 ``` 引用[3]指出,关闭锁机制可避免并发问题,但可能影响数据一致性,建议测试后使用[^3]。 - **预防锁冲突**: - 避免在导入期间执行`DROP TABLE`或`ALTER TABLE`等触发互斥锁的操作。 - 优化查询并发度,例如通过`set hive.lock.numretries=10;`增加锁重试次数。 ### 步骤2: 验证Hive Metastore服务 如果锁无冲突,但导入卡死,可能因Hive Metastore服务异常(如SessionHiveMetaStoreClient无法实例化)。引用[2]显示这会导致导入失败(如Hive exited with status 64)[^2]。 - **检查Metastore服务**: 在Hive服务器上运行: ```bash hive --service metastore status # 检查服务状态 ``` 如果服务未运行,启动它: ```bash hive --service metastore start # 启动Metastore服务 ``` - **修复元数据**: - 确保`hive-site.xml`配置正确,特别是`hive.metastore.uris`。 - 运行元数据检查工具: ```bash schematool -dbType derby -validate # 如使用Derby数据库 ``` 如果元数据损坏,考虑备份后重新初始化。 ### 步骤3: 分析日志定位错误 导入卡住时,日志是诊断关键。查看Hive和底层工具(如Sqoop或MapReduce)的日志。 - **查找Hive日志**: 默认路径为`/tmp/<username>/hive.log`或`$HIVE_HOME/logs`。重点检查: - 错误关键字如`org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException`(引用[2]中提到)或`MapRedTask failure`(引用[1]中的return code 2)[^1][^2]。 - 锁相关信息,如`Waiting for lock...`。 - **检查导入工具日志**: - 如果使用Sqoop(如引用[1][^2]),查看Sqoop作业日志: ```bash sqoop import --connect ... --verbose # 添加verbose参数输出详细日志 ``` - 如果使用Java程序(如引用[4]),检查程序日志中的异常堆栈[^4]。 ### 步骤4: 优化资源与配置 资源不足(内存、CPU)或配置错误可能导致卡顿。尤其在高负载集群中。 - **调整资源设置**: - 在Hive中增加执行资源: ```sql set mapreduce.map.memory.mb=4096; -- 增加Map任务内存 set mapreduce.reduce.memory.mb=8192; -- 增加Reduce任务内存 ``` - 限制并发任务数: ```sql set hive.exec.parallel.thread.number=4; -- 减少并行度,避免资源争用 ``` - **检查HDFS健康**: - 确保HDFS有足够空间:`hdfs dfs -df -h`。 - 如果导入涉及HDFS(如引用[4]的Java方法),验证网络和权限: ```bash hdfs dfs -ls /target_path # 检查目标路径可写性 ``` 引用[4]显示,HDFS复制失败可能导致卡顿,确保配置正确[^4]。 ### 步骤5: 尝试替代导入方法 如果上述步骤无效,改用更稳定的数据导入方式: - **直接加载数据到HDFS后导入Hive**: 1. 先将数据上传到HDFS(如引用[4]的Java方法或使用`hdfs dfs -put`)[^4]。 2. 在Hive中加载数据: ```sql LOAD DATA INPATH '/hdfs/path/data.csv' INTO TABLE table_name; ``` 这避免中间工具(如Sqoop)的潜在问题。 - **使用其他工具**: - 如果Sqoop报错(如引用[1][^2]),尝试更新驱动包或切换工具,如Apache NiFi。 ### 总结 解决Hive导入数据卡住需系统性排查:先处理锁冲突(步骤1),再检查Metastore服务(步骤2),通过日志分析(步骤3)定位根源,最后优化资源(步骤4)或换用方法(步骤5)。多数情况下,锁机制是主因(引用[3])。如果问题持续,提供详细日志片段以进一步诊断。
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