hive常见问题

本文介绍了在使用Hive过程中遇到的常见问题及其解决方案,包括内存溢出、语法错误、数据串列问题、分区表字段更新、JSON处理、数据倾斜、SQL性能优化以及Hive特殊错误的处理。同时,提到了Spark的相关优化设置。

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  1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ,OOM , 内存溢出
hive: 调大,hive.exec.reducers.bytes.per.reducer;
-set  mapred.max.split.size 
-set  mapred.min.split.size
-set  mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent=0.1
spark: 调大 driverMemory ,executerMemory
-spark.shuffle.service.enabled=true
-spark.sql.auto.repartition=true
-spark.sql.shuffle.partitions=600 
-spark.default.parallelism=300
-单个executor的core数量,推荐2-4个
-driver可用内存大小 2G	
-executor可用内存大小 4G  
-任务可用executor数量 50
  1. 注释符号不能空格,前面有空格会报错, 临时表 stored as rcfile 可规避 英文逗号分隔符 引发的数据串列问题。
  2. NoViableAltException(-1@[])

表示语法问题,检查对应sql段是否有语法错误,常见错误为中文注释引起或者注释中存在分号

  1. 导出csv时: 英文逗号,英文双引号 会 导致 数据串列,串行。 使用regexp_replace 函数 替换掉:

regexp_replace(xxx ,’,|"|\n’, ‘#’) xxx

  1. 对于Hive里的分区表&
### Hive 部署中的常见问题及解决方案 #### 1. 数据库元存储连接失败 当尝试启动 Hive 或执行查询时,如果数据库元存储配置不正确,则可能会遇到连接错误。常见的原因包括 JDBC URL 错误、用户名密码不对或者网络不通等问题。 对于这种情况,建议仔细检查 `hive-site.xml` 文件中的配置项,确保所有参数都已按照实际环境进行了适当设置[^1]。另外还需要确认所使用的驱动程序版本与目标 RDBMS 是否兼容,并将其放置于 Hadoop 的类路径下以便加载。 ```xml <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hivemetastore?createDatabaseIfNotExist=true</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>mypassword</value> </property> ``` #### 2. 缺少依赖包导致的任务提交失败 有时会因为缺少必要的 Java 类而使得 MapReduce 作业无法正常运行,在这种情况下通常会在日志文件里看到 ClassNotFoundException 或 NoClassDefFoundError 提示信息。 为了避免此类情况发生,应该提前准备好所需的所有第三方库并放入 `$HIVE_HOME/lib/` 目录中;也可以通过调整 CLASSPATH 变量来指定额外的 jar 路径[^2]。 #### 3. 表创建语句报错 在定义表结构的过程中如果不遵循 HiveQL 的语法规范就很容易引发异常状况,比如字段名重复、数据类型不符等都会造成 CREATE TABLE 命令执行失败。 针对此现象可以参照官方文档学习正确的 DDL (Data Definition Language) 使用方法[^3],同时利用命令行工具提供的帮助选项获取更多指导: ```bash $ hive --help ``` #### 4. 查询性能低下 随着业务规模扩大以及复杂度增加,单纯依靠默认参数可能难以满足高效处理海量数据的需求。此时就需要考虑优化策略了——这不仅涉及到合理的索引设计、分区规划等方面的知识和技术手段的应用,更考验着开发人员对整个生态系统架构的理解程度。 为了提高效率,可以通过以下几种方式来进行改进: - 合理选择压缩编码格式; - 设置合适的 map/reduce task 数目; - 对频繁访问的数据集建立缓存机制等等。
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