hive单表分区数过多(实际上分区数越多查询越慢,应控制分区数在5000以下),执行查询报错: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 参考:OOM occurs when query spans to a large number of partitions 原因: hive会在执行查询时先将元数据中的分
hive单表分区数过多(实际上分区数越多查询越慢,应控制分区数在5000以下),执行查询报错:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
参考:OOM occurs when query spans to a large number of partitions
原因:
hive会在执行查询时先将元数据中的分区信息加载到内存中,包括PARTITIONS、PARTITION_KEY_VALS、PARTITION_PARAMS等表的数据,如果分区数过多,这些表中的数据量也越大,hiveserver2默认的堆内存只有256M,因此heap不足。
如果hive-site.xml配置mapred.reduce.tasks数目较多(默认为-1,即slave个数),会导致每个查询job产生更多的map过程,同时分区数较多,加大了单个mapred加载的分区数据量。而在mapred-site.xml中的配置占用内存过低也会导致查询执行过程中报错,可适当调整:mapred.child.java.opts=-Xmx512m -XX:+UseConcMarkSweepGC
解决:按照其他规则分区,降低目标表分区数,修改hive-env.sh,加入配置:export HADOOP_HEAPSIZE=2048
hive0.12升级到0.13后启动hiveserver2,beeline登入执行任何查询均报错:
Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.conf.Configuration.unset(Ljava/lang/String;)V
原因:hadoop1.0.3中没有Configuration.unset(String)这个方法,对比API可知:Configuration2.2.0、Configuration1.0.4。
参考:NoSuchMethodError exception when using HIVE 0.13 with Hadoop 1.0.4
修复:以下三种方法任选其一
hiveserver2启动时加入参数:hiveserver2 –hiveconf fs.permissions.umask-mode=022
修改1.0.3源码:org/apache/hadoop/hive/ql/exec/Utilities.java,将第3417行改为:conf.set(“fs.permissions.umask-mode”, “”);
重新编译后将该类替换到hive-exec-0.13.0.jar包中。
修改hive-site.xml,加入以下配置:
It has no impact in hadoop 1.x line on hdfs operations.
升级到hive0.13后,hue3.5无法正常工作,hue提示如下:
Bad status for request TFetchResultsReq(operationHandle=TOperationHandle(hasResultSet=False, modifiedRowCount=None, operationType=0
hive.log中报错类似如下:
org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Invalid SessionHandle: SessionHandle [64b07190-9db8-43c8-a600-b93453be887b]
参考:hue 3.5.0 not work with hive 0.13、HUE-2095 [beeswax] Do not fetch statements without a resultset
原因:查看patch提供的TCLIService.thrift,第504行结构体TOperationHandle的定义中有说明,布尔值hasResultSet如果为true,则operation回调会生成一个可获取的结果集,注意这个结果集不为None但是可能size=0,若为false,则返回的结果集为None,这时再去遍历就会抛异常。
修复:下述方法由难到易任选其一
升级hue到3.6版本,下载地址:hue.zip,或使用git下载后重新安装:git clone http://go.rritw.com/github.com/cloudera/hue.git
将现有的hue3.5合并分支到3.6版本(风险较大,未经测试),查看分支:git branch -l
或者直接修改python文件:hue/apps/beeswax/src/beeswax/server/hive_server2_lib.py
class HiveServerDataTable(DataTable): def __init__(self, results, schema, operation_handle): self.schema = schema and schema.schema self.operation_handle = operation_handle if results is not None: self.row_set = HiveServerTRowSet(results.results, schema) self.has_more = not self.row_set.is_empty() # Should be results.hasMoreRows but always True in HS2 self.startRowOffset = self.row_set.startRowOffset # Always 0 in HS2 ----------------------------------------------------------------------------------------- def fetch_result(self, operation_handle, orientation=TFetchOrientation.FETCH_NEXT, max_rows=1000): if operation_handle.hasResultSet: meta_req = TGetResultSetMetadataReq(operationHandle=operation_handle) schema = self.call(self._client.GetResultSetMetadata, meta_req) fetch_req = TFetchResultsReq(operationHandle=operation_handle, orientation=orientation, maxRows=max_rows) res = self.call(self._client.FetchResults, fetch_req) else: schema = None res = None return res, schema
原文地址:升级到hive0.13 问题记录, 感谢原作者分享。

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.


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