hive安装过程中的各种深坑深坑

一、Exception in thread “main” java.lang.IllegalArgumentException: java.net.URISyntaxException: Relative path in absolute URI: KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …a.io.tmpdir%7D/%7Bsystem:user.name%7D

原因是:

<property>
    <name>Hive.exec.local.scratchdir</name>
    <value>${system:Java.io.tmpdir}/${user.name}</value>
    <description>Local scratch space for Hive jobs</description>
  </property>

  <property>
    <name>hive.downloaded.resources.dir</name>
    <value>${system:java.io.tmpdir}/${hive.session.id}_resources</value>
    <description>Temporary local directory for added resources in the remote file system.</description>
  </property>

<property>
    <name>hive.server2.logging.operation.log.location</name>
    <value>/home/lch/software/Hive/apache-hive-2.1.1-bin/tmp/${system:user.name}/operation_logs</value>
    <description>Top level directory where operation logs are stored if logging functionality is enabled</description>
  </property>

里面的配置项需要明确:

  <property>
    <name>hive.exec.local.scratchdir</name>
    <value>/opt/apps/hive-3.1.2/tmp//${system:user.name}</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.downloaded.resources.dir</name>
    <value>/opt/apps/hive-3.1.2/tmp/${hive.session.id}_resources</value>
  </property>

<property>
    <name>hive.server2.logging.operation.log.location</name>
    <value>/opt/apps/hive-3.1.2/tmp/root/operation_logs</value>
  </property>

二:[Fatal Error] hive-site.xml:3231:97: Character reference “&#8” is an invalid
这个原因是hive-site.xml文件的第3231行有一个特殊符号"&#8",实在描述里面的,不影响配置删了就行。
三:Error: Syntax error: Encountered “” at line 1, column 64. (state=42X01,
这个原因是我配置mysql的jdbc连接时,没有把hive-site.xml的中原本配置给deby的连接配置删除,导致启动时,会默认使用deby方式,就会报错。
解决方案:删除deby对应的ConnectionURL、ConnectionUserName、ConnectionDriverName、ConnectionPassword这几个配置项,并且正确配置mysql的这些配置项:

<property>
			<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
			<value>jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&amp;characterEncoding=UTF-8</value>
      </property>
      <property>
			<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
			<value>com.mysql.jdbc.Driver</value> 
      </property>   
      <property>
			<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
			<value>root</value>
      </property>
      
      <property>
			<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
			<value>123456</value>
      </property>	  

这里注意Connection都是大写C写成小写会报错

四、conf.HiveConf: Found configuration file null
这里的原因是配置文件需要我们自己复制一份,
cp hive-default.xml.template hive-site.xml
启动时不回去找hive-default.xml文件,对这个文件配置更改时没有用的,所以就会报错:找不到配置文件

<think>好的,我现在需要帮助用户设计一个企业级的元数据模型,并且举一个例子。用户之前已经询问过学习元数据管理的计划,现在更深入地问到具体的设计方法,可能是在学习过程中遇到了这个阶段的问题。用户可能已经完成了前几个阶段的学习,比如基础概念和工具使用,现在需要实际应用的指导。 首先,我需要确定用户对元数据模型的理解程度。根据之前的对话,用户可能已经了解元数据的基本分类和工具操作,但缺乏实际设计经验。因此,我需要从设计方法论入手,结合实例,让用户能够将理论应用到实践中。 接下来,我应该考虑企业级元数据模型的关键要素。根据之前的回复,提到了核心实体、属性、关系、扩展机制等。需要详细说明每个部分,并且举一个具体的例子,比如电商场景,这样用户更容易理解。 然后,例子需要覆盖技术元数据、业务元数据和管理元数据,同时展示血缘关系和扩展机制。比如,电商订单表、ETL任务、BI报表这些实体,以及它们之间的关系。用户可能需要知道如何将这些元素组织起来,并且使用工具进行建模。 此外,用户可能想知道设计过程中的步骤和注意事项,比如需求分析、实体定义、模型设计、工具选择和验证迭代。需要分步骤解释,确保用户能够按部就班地操作。同时,结合实践案例,说明每个步骤的具体操作和输出物。 还要注意用户可能的深层需求,比如如何处理复杂的企业环境中的异构系统,或者如何确保模型的扩展性和灵活性。因此,在例子中需要提到扩展机制,比如标签和术语表,以及如何与现有工具集成。 最后,总结设计原则,强调标准化、可扩展性和业务结合,帮助用户巩固知识点,并指导他们进行实际操作和调整。可能需要提醒用户根据企业具体情况调整模型,而不仅仅是照搬例子。</think>好的!设计企业级元数据模型需要结合业务需求和技术架构,既要保证标准化,又要灵活适应变化。以下是**设计方法论+电商行业示例**,帮你理解如何落地: --- ### **一、元数据模型的核心要素** 一个完整的元数据模型应包含以下层次: | **层级** | **说明** | **示例** | |-----------------|-------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------| | **实体(Entity)** | 需要管理的元数据对象 | 数据表、ETL任务、BI报表、API接口 | | **属性(Attribute)** | 实体包含的具体信息字段 | 表名、字段类型、负责人、创建时间 | | **关系(Relationship)** | 实体之间的关联(血缘、依赖、归属等) | 数据表A → ETL任务 → 数据表B | | **分类(Classification)** | 对实体的标签化(如敏感数据、业务域) | PII(个人身份信息)、财务域 | | **扩展机制** | 支持自定义属性或标签 | 添加“成本中心”标签到数据表 | --- ### **二、设计步骤与案例(以电商场景为例)** #### **步骤1:明确业务需求** - **核心问题**: - 用户:“找不到订单数据的业务定义” - 开发:“修改一个字段后,不知道会影响哪些报表” - 合规:“需要快速识别所有包含用户手机号的表” #### **步骤2:定义核心实体与属性** **示例模型**(简化版电商元数据模型): ```plaintext 1. **数据表(Table)** - 技术属性:表名、数据库类型、存储位置、字段列表(字段名、类型、是否主键) - 业务属性:业务描述、关联的指标(如GMV)、所属主题域(交易域) - 管理属性:责任人、创建时间、生命周期状态(开发中/已上线/已归档) 2. **ETL任务(ETL Job)** - 输入表、输出表、调度周期、SQL脚本路径 - 血缘关系:上游表 → ETL任务 → 下游表 3. **BI报表(Report)** - 报表名称、所属业务部门、使用的数据表、关键计算逻辑(如“GMV=订单金额总和”) 4. **用户(User)** - 角色(开发者、分析师、管理员)、所属部门、访问权限 ``` #### **步骤3:建立实体关系** 用**血缘关系**和**归属关系**串联实体: ```plaintext (1) 数据血缘: MySQL.orders表 → ETL任务(daily_order_etl) → Hive.dw_orders表 → BI报表(GMV日报) (2) 归属关系: Hive.dw_orders表 属于 “交易域”,责任人=张三 BI报表(GMV日报) 属于 “财务部”,责任人=李四 ``` #### **步骤4:添加分类与扩展** - **预定义分类标签**: - 数据敏感度:PII(含用户手机号)、Internal(内部公开)、Confidential - 业务域:交易域、用户域、营销域 - **自定义扩展**: - 添加标签“成本中心=电商事业部”到相关表和报表 --- ### **三、实现工具:以Apache Atlas为例** 在Apache Atlas中,元数据模型通过**Type定义**实现: ```json // 定义数据表实体类型 { "name": "hive_table", "attributes": [ {"name": "name", "type": "string"}, {"name": "db", "type": "hive_db"}, // 关联到数据库实体 {"name": "owner", "type": "string"}, {"name": "columns", "type": "array<hive_column>"} // 关联到字段实体 ] } // 定义血缘关系 { "name": "etl_process", "attributes": [ {"name": "inputs", "type": "array<hive_table>"}, // 输入表 {"name": "outputs", "type": "array<hive_table>"} // 输出表 ] } ``` --- ### **四、设计原则** 1. **标准化与灵活性平衡**: - 使用行业标准模型(如ISO 11179)作为基础,但允许企业自定义扩展。 2. **业务与技术对齐**: - 技术元数据(如表结构)需关联业务术语(如“订单金额”对应财务口径)。 3. **可追溯性**: - 确保血缘关系能穿透底层数据库到上层报表(例如:字段级血缘)。 4. **自动化采集**: - 通过工具自动获取数据库DDL、ETL任务日志中的元数据,减少手动维护。 --- ### **五、实践案例:电商订单主题元数据模型** #### **场景描述** 某电商公司需要管理订单数据,涵盖MySQL业务库、Hive数仓、BI报表,并解决以下问题: - 分析师无法快速找到计算GMV的字段 - 合规部门需要标记所有包含用户地址的表 #### **模型设计** ```plaintext 1. **实体定义** - 数据表:mysql.orders(业务库订单表)、hive.dw_orders(数仓宽表) - ETL任务:orders_daily_etl(从MySQL同步到Hive) - BI报表:gmv_dashboard(GMV监控报表) 2. **属性与关系** - mysql.orders.columns: - order_id(技术类型: BIGINT, 业务描述: 订单唯一ID) - user_address(标记为PII) - 血缘:mysql.orders → orders_daily_etl → hive.dw_orders → gmv_dashboard 3. **分类与搜索** - 搜索所有包含PII标签的表 → 命中mysql.orders - 查看GMV计算逻辑 → 定位到hive.dw_orders.gmv字段,关联业务术语“GMV=已支付订单总和” ``` --- ### **六、避坑指南** 1. **避免过度设计**: - 初期只管理核心实体(表、任务、报表),后续逐步扩展。 2. **重视数据血缘**: - 血缘不完整会导致影响分析失效,建议从ETL工具和SQL解析自动获取血缘。 3. **业务参与**: - 模型设计阶段需与业务方确认关键术语(如“活跃用户”的定义)。 --- 通过以上方法,你可以设计出贴合业务的企业级元数据模型。**关键点在于:先解决痛点(如血缘缺失),再逐步完善细节**。如果需要某个工具(如DataHub)的具体建模Demo,可以进一步讨论! 🛠️
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