1。运行“插入”时的异常描述...SELECT "语句将数据插入到Parquet或ORC格式的表中，如果启用了动态分区，您可能会遇到以下错误，这将导致作业无法正常执行。Hive客户端:(可以左右滑动)查看YARN的8088中具体的maptask错误:(可以左右滑动)2。异常分析Parquet和ORC是列批处理文件格式。这些格式要求在写入文件之前将batchesofrows缓存在内存中。
因为这些缓冲区是由分区维护的，所以运行时所需的内存量会随着分区数量的增加而增加。所以它经常导致映射器或缩减器的OOM，这取决于打开文件写入器的数量()。通过INSERT语句向动态分区表中插入数据也可能会超过HDFS可以同时打开的文件数的限制。如果没有连接或聚合，则插入...SELECT语句将被转换为仅包含地图任务的作业。
5、 hive性能优化及参数调优记录几个你在工作中经常用到的参数设置，从调整的实际效果来看是有效的。企业相关服务器资源分配:平均有600个活跃节点，每个节点可用内存约200G，可用memorytotal:116T1，* * sethive. exec . parallel true；* *启用作业并行度:基本上每个hql 脚本都会启用该参数，默认并行度为8。如果集群资源充足，可以增加作业并行数:sethive. exec . parallel . thread . number 16；(我在企业生产中很少用这个，但我一直用默认值，因为我怕因为消耗资源太多而影响其他任务，我可能会被运维部门抓到。邮件通报批评！
)因为需求中一个表的作业数基本上每次都在20个以上，当相关维度很多，涉及的字段逻辑比较复杂的时候，一个表的作业数就会超过100个。在之前的一个需求中，在脚本中插入的作业数量达到了169个，在测试环境中运行只需要1个小时，数据量约为1亿。
6、白泽Byzer-lang集成Hive3.1.2Ubuntu20.04单机部署，JDK8，每个应用介绍如下。HadoopHive运行正常。本文介绍了白泽在客户端模式下部署到Yarn，并读写Hive数据。使用hadoop帐户执行操作。hive配置放在$SPARK_HOME/conf配置HiveMetastoreSpark3.1.1默认匹配hive 2 . 3 . 7；它与我们的环境不匹配，所以是手动配置的。
为了验证spark可以访问hive表，在HDFS创建Delta目录之前，HadoopSparkHive已经打开，所以可以通过zerlang启动。按照以下脚本开始。执行后，Byzerlanglog显示如下信息，表示启动成功，然后启动笔记本，配置和启动脚本此处不再赘述。
7、 hive提供的是什么服务hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据的提取、转换和加载。它是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具可以将结构化的数据文件映射到数据库表中，并提供SQL查询功能，可以将SQL语句转换成MapReduce任务执行。Hive的优势是学习成本低，可以通过相似的SQL语句实现快速的MapReduce统计，让MapReduce更简单，不需要开发专门的MapReduce应用。
简介hive是一个基于Hadoop的数据仓库分析系统，提供了丰富的SQL查询方法来分析Hadoop分布式文件系统中存储的数据:可以将结构化的数据文件映射到一个数据库表中，可以提供完整的SQL查询功能；您可以将SQL语句转换为MapReduce任务来运行，并通过您自己的SQL查询来分析所需的内容。这套SQL简称HiveSQL，方便不熟悉mapreduce的用户使用SQL语言查询、汇总、分析数据。
