大数据-hive报错记录

博客详细记录了Hive在与ES交互时遇到的错误及解决方案。通过引入commons-httpclient-3.0.1.jar,并将其置于Hadoop目录下,然后在Hive命令窗口添加该jar包到路径中,成功解决了报错问题。

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1.hive 与es 数据交互报错

Diagnostic Messages for this Task:
Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/httpclient/HttpConnectionManager
        at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.ExecMapper.map(ExecMapper.java:169)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run(MapRunner.java:54)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:453)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:343)
        at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:175)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
        at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1807)
        at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:169)
Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/httpclient/HttpConnectionManager
        at org.elasticsearch
### Union All 报错的原因及解决方案 在数据库操作中,`UNION ALL` 是一种常见的用于合并多个查询结果的操作符。然而,在某些情况下可能会遇到错误。以下是针对不同数据库环境下的 `UNION ALL` 报错原因及其解决方案。 #### MySQL 中的 `UNION ALL` 行数过多问题 当使用 `UNION ALL` 拼接大量数据时,可能出现性能下降甚至报错的情况。这是因为 SQL 解析器无法有效处理过量的数据行。通过将原始查询封装在一个子查询中,可以显著改善这一问题[^1]。例如: ```sql SELECT Q.名称 FROM ( SELECT 'aaaaaaaa' AS 名称 UNION ALL SELECT 'bbbbbbbb' UNION ALL SELECT 'ccccccccc' UNION ALL SELECT 'dddddddd' /* 后续更多行 */ ) Q; ``` 上述方式能够正常显示结果,其具体原理在于子查询结构减少了单次解析的压力,从而提升了执行效率。 #### Oracle 数据库中的 CLOB 字段与 `UNION` 去重冲突 在 Oracle 数据库环境下,如果涉及 `CLOB` 类型字段,则直接应用 `UNION` 进行去重可能导致异常。这是由于 `CLOB` 数据类型的特殊性质所致[^2]。对此类情况的有效应对策略如下: - 避免对含有 `CLOB` 列的结果集实施自动去重; - 若确实需要去除重复项,可考虑先转换成其他适合比较的形式再做进一步处理; #### Hive 查询失败案例分析 (DAG 提交失败) 对于大数据平台 Apache Hive 而言,“Dag submit failed due to 1-1 Edge...” 错误提示表明当前作业计划存在问题,特别是关于顶点间连接配置方面的要求未满足条件——即目标节点并行度需匹配源端设置[^3]。面对这种情况可以从以下几个角度入手调整优化方案: - **精简输入来源数量**: 尽量降低参与运算表格数目或是缩小各分支返回规模. - **统一输出定义标准**: 确认所有组成部分具备相同列名列表以及相应属性描述. 最终目的是让整个流程更加高效稳定运行而不会触发类似的限制约束违反情形发生. --- ### 示例代码片段展示如何修正Hive Query 下面给出一段经过改进后的 HiveQL 示范程序来规避前面提到过的 dag submission failure issue : ```sql -- Optimize the union all query by ensuring consistent output types and reducing complexity WITH filtered_data_1 AS ( SELECT id, name FROM table_a WHERE condition_x = true LIMIT 1000 -- Limit rows for efficiency ), filtered_data_2 AS ( SELECT id, name FROM table_b WHERE condition_y = false LIMIT 1000 -- Similarly limit here too ) SELECT * FROM filtered_data_1 UNION ALL SELECT * FROM filtered_data_2; ``` 此版本不仅限定了每条路径上的最大记录上限还保证了两者的字段构成一致性以便顺利组合在一起形成最终结果集合. ---
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