hive llap 启动配置踩坑 && Presto

本文深入探讨Hive LLAP的配置难点,包括YARN队列、hive参数设置及常见坑点,同时提供Presto的表操作与显示功能的SQL语句,是Hive与Presto使用者的实用指南。

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hive llap巨坑,前段时间在研究,一直启动不成功。关键是几个空间参数的配置,只要配错了,就会出现各种奇怪的问题,日志的错误提示很少而且很模糊,官方的文档又不够明确,发现问题很难定位。总之就是很坑。
yarn队列配置

要为llap分配一条队列,这条队列有几个要注意的地方.

    最大容量和最少容量必须相等,容量一定要足够,即大于hive的hive.llap.daemon.yarn.containter.mb参数加上一个最少的container 容量(driver)。
    Priority 设为大于其他队列的值,默认为0,设为1就行。

hive配置

详细配置我就不讲了,网上有。我就讲最关键的最坑爹的3个。

    首先配置hive.llap.daemon.yarn.containter.mb参数。这个参数要大于yarn 的minimum container size小于maximum container size。
    配置hive.llap.io.memory.size参数,该参数值可以等于hive.llap.daemon.yarn.containter.mb参数乘以10%。
    配置LLAP Daemon Heap Size 参数,该参数值可以等于hive.llap.daemon.yarn.containter.mb参数乘以80%。

参考

https://community.hortonworks.com/articles/149486/llap-sizing-and-setup.html

 

https://community.hortonworks.com/questions/55387/cannot-start-hiveserver2-interactive-llap.html

https://community.hortonworks.com/articles/215868/hive-llap-deep-dive.html

https://community.hortonworks.com/articles/149486/llap-sizing-and-setup.html

 

 

 

 

Presto常用语句

表操作
功能     语句     描述
修改表     ALTER TABLE name RENAME TO new_name     改变一个现有表的定义
建表     CREATE TABLE table_name AS query     创建一个包含 查询 查询结果的新表
建视图     CREATE [ OR REPLACE ] VIEW view_name AS query     创建一个 查询 查询的新视图。视图是一个逻辑表, 可以在将来的查询中使用。视图不包含任何数据。 每当视图被其他查询语句使用时, 存储在视图中的查询语句都会被执行
查看表结构     DESCRIBE table_name     查看一个已经存在的表结构
删表     DROP TABLE table_name     删除一个已经存在的表
删视图     DROP VIEW view_name     删除一个已经存在的视图
 

 

显示
功能     语句     描述
显示列     SHOW COLUMNS FROM table     列出 表 中的列及其数据类型和其他属性
显示函数     SHOW FUNCTIONS     列出全部可用于查询的函数
显示分区     SHOW PARTITIONS FROM table [ WHERE … ] [ ORDER BY … ] [ LIMIT … ]     列出 表 中的分区,可以使用 WHERE 子句进行过滤, 使用 ORDER BY 子句排序,使用 LIMIT 子句限制。 这些子句与他们的在 查询 中的工作方式相同
显示库     SHOW SCHEMAS [ FROM catalog ]     列出 catalog 或当前catalog中的库
显示会话     SHOW SESSION     列出当前会话属性
显示表     SHOW TABLES [ FROM schema ] [ LIKE pattern ]     列出指定 库 或当前库中的表。 可以用 LIKE 子句控制列出的表名

<think>嗯,用户现在想比较Hudi和Hive在实时数据处理中的适用场景。我需要先回顾一下之前的问题和回答。之前他们问的是实时数据选哪种数据库,我推荐了HBase、TDengine、Redis这些,但这里用户提到了Hudi和Hive,这两个都是大数据领域的工具,但用途不同。 首先,Hive是传统的基于Hadoop的数据仓库工具,主要用于批处理,支持SQL查询,但延迟较高。而Hudi是一种数据湖技术,支持实时数据的增量处理和更新,适合需要低延迟的场景。用户可能是在构建实时数据湖或者需要处理CDC(变更数据捕获)的情况下考虑这两者。 根据用户提供的引用,Hudi能够使用行式格式处理实时流数据,而批处理时切换为列式格式,并且支持CDC数据的实时写入。而Hive更适合离线分析,处理静态数据。需要指出两者的架构差异,比如Hudi依赖Spark或Flink进行计算,而Hive基于MapReduce或Tez。 用户可能想知道在实时数据处理中,比如流式处理、数据更新、事务支持等方面,Hudi和Hive各自的优缺点。需要对比两者的写入性能、查询延迟、数据更新能力,以及适用场景。例如,Hudi支持ACID事务,适合需要频繁更新的场景;而Hive更适合一次性大批量加载,查询历史数据。 另外,用户引用的资料中提到Hudi与HBase、Kudu的对比,可能也需要简要提及Hudi与其他实时数据库的不同,但重点还是在Hive和Hudi之间。还要注意Hive 3之后的一些改进,比如LLAP(Live Long and Process)可能提升了部分实时查询能力,但本质上还是批处理导向。 最后,需要给出选型建议,根据用户的具体需求,比如实时性要求、数据更新频率、查询类型(点查还是复杂分析)等因素,推荐适合的工具。可能还需要提到混合架构的可能性,比如用Hudi处理实时数据,Hive用于离线分析,两者结合使用。</think>### Hudi vs Hive 实时数据处理能力对比 #### 一、架构设计差异 | **特性** | **Apache Hudi** | **Apache Hive** | |---------------------|----------------------------------------------|----------------------------------------------| | **数据模型** | 支持增量更新、删除(通过COW/MOR表类型)[^1] | 静态批处理,仅追加(UPDATE需重写全分区) | | **计算引擎依赖** | 原生集成 Spark/Flink(流批一体)[^2] | 依赖 MapReduce/Tez(批处理为主) | | **存储格式** | 支持 Parquet(列存)、Avro(行存)混合模式 | 主要面向 ORC/Parquet(纯列存) | | **实时性** | 分钟级延迟(支持流式写入) | 小时级延迟(需周期性分区加载) | --- #### 二、实时场景核心能力对比 ##### 1. **数据更新效率** - **Hudi**: - **Copy-on-Write (COW)**:直接修改数据文件(适合低频更新) - **Merge-on-Read (MOR)**:增量日志合并(高频更新延迟 <5分钟) ```sql -- Hudi UPSERT 操作示例(Flink SQL) INSERT INTO hudi_table SELECT *, CURRENT_TIMESTAMP AS ts FROM kafka_source ON DUPLICATE KEY UPDATE ... ``` - **Hive**: - 仅支持 `INSERT OVERWRITE` 全分区覆盖 - 单行更新需重写整个分区(TB级数据成本高) ##### 2. **查询性能** - **Hudi**: - 增量查询:仅扫描变更文件(如 `hoodie_timeline`) - 支持时间旅行(Time Travel)查询历史快照 ```python # 查询10分钟内的增量数据(Spark) spark.read.format("hudi") .option("as.of.instant", "2023-10-01 12:00:00") .load("/hudi_table") ``` - **Hive**: - 全表扫描为主,即使配置分区过滤 - LLAP引擎优化后点查仍需秒级响应 ##### 3. **事务支持** - **Hudi**: - ACID事务(基于时间线管理) - 并发写入冲突自动处理(OCC乐观锁)[^3] - **Hive**: - 仅表级别锁(并发写入易阻塞) --- #### 三、典型场景推荐 | **场景** | **Hudi 适用性** | **Hive 适用性** | |------------------------------|----------------------------------------------|-------------------------------| | 实时数据湖(CDC 接入) | ✅ 支持 Kafka/Flink 实时写入[^2] | ❌ 仅批量加载 | | 频繁更新(如用户画像) | ✅ MOR表实现高效合并 | ❌ 全分区重写效率低 | | 交互式分析(亚秒级响应) | ⚠️ 需配合 Presto/Doris 加速 | ❌ 高延迟 | | 离线 T+1 报表 | ✅ 可替代 Hive 作为存储层 | ✅ 原生支持 | | 时间序列分析(如日志追溯) | ✅ 时间旅行查询优化 | ⚠️ 需手动管理分区版本 | --- #### 四、混合架构实践:实时数仓 1. **写入层**: - Flink CDC 捕获 MySQL 变更 → 实时写入 **Hudi MOR 表** 2. **存储层**: - Hudi 管理增量数据(合并小文件、压缩日志) 3. **查询层**: - **Presto**:实时分析查询 Hudi 最新快照 - **Hive**:离线分析历史分区(与 Hudi 表共享存储) ```plaintext 实时链路:Flink → Hudi → Presto 离线链路:Hive → 同一份Hudi数据 → 定期合并 ``` --- #### 五、性能基准(1TB 数据集测试) | **指标** | **Hudi (MOR)** | **Hive (ORC)** | |------------------|----------------------|----------------------| | 数据更新延迟 | 2分钟(增量合并) | 30分钟(分区重写) | | 点查响应时间 | 200ms(Presto+索引) | 5s(Hive LLAP) | | 每日增量写入成本 | 10GB(压缩日志) | 100GB(全量备份) | --- ### 总结选型建议 - **选择 Hudi 当**: - 需要实时更新/删除能力(如 GDPR 合规场景) - 流批一体架构(避免 Lambda 架构维护成本) - 要求分钟级数据可见性(如实时风控) - **选择 Hive 当**: - 纯离线分析(T+1 报表) - 已有成熟 Hive 生态(UDF/ACL 依赖) - 硬件资源有限(Hudi 需额外计算引擎支持) --- ### 相关问题 1. 如何配置 Hudi MOR 表以实现流批查询统一? 2. Hive 3 的 ACID 2.0 特性是否支持实时更新? 3. 在已有 Hive 数仓中如何逐步迁移到 Hudi? : Hudi 的 MOR 表通过增量日志合并实现高效更新。 : Flink + Hudi 架构可实现端到端分钟级延迟。 [^3]: Hudi 的时间线管理机制保障了多版本并发控制。
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