在使用 Hive 进行大数据处理时，我们常常会遇到“读写锁”问题。这个问题通常表现为多个进程尝试同时读取或写入同一个表，导致操作的阻塞和失败。针对这一问题，我将详细记录解决“hive 读写lock”问题的整个过程，从环境配置到调试技巧，下面是我的整理。
### 环境配置
在解决 Hive 读写锁问题之前，我首先配置了一个适合的环境。以下是我的思维导图，对应了整个环境配置的思路：
```merm
线上开启了hive的并发支持，因此job之间会有lock的竞争问题。在产生锁的竞争时会有如下的信息：conflicting lock present for table mode EXCLUSIVE在一些场景下，有些job运行完毕但是不自动释放锁（需要手动unlock或者去zookeeper里面删除掉），因此需要对锁进行监控,主要是用show locks的信息。具体的python脚本
原创
2013-12-24 16:32:37
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1.加载LOAD文件数据到hive表里面（先在hive里面创建与要导入数据字段相同的表，然后再将数据加载进去）：
LOAD DATA [LOCAL] INPATH
'filepath'
[OVERWRITE] INTO TABLE tablename ;（
无论从Linux还是hdfs上加载都不走mr
）
LOCAL：带local-
# 在MySQL中实现Lock命令的方法
在多用户环境中，对数据库的并发访问可能导致数据的不一致和丢失。因此，MySQL提供了锁机制来确保数据的安全性和完整性。在这篇文章中，我们将学习如何使用`LOCK`命令来处理MySQL锁。
## 流程概览
以下是实现MySQL锁命令的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-09-20 17:18:34
39阅读
使用 DbLockManager 时，当 insert into 表的一个分区时，select 其他分区卡住。使用 ZookeeperHiveLockManager 时不会。DbLockManager 和 ZookeeperHiveLockManager 的实现有差异 。1. 使用 hive-cli 执行以下语句create table t1(c1 string) stored as textfi
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2023-12-20 05:56:49
302阅读
## Hive 锁管理器配置
在Hive中，锁管理器是用于控制并发访问和修改Hive表的机制。它确保在多个客户端之间正确地协调对同一个表的操作，以避免数据的不一致性和竞争条件的发生。Hive的锁管理器可以根据配置文件中的设置来控制锁的类型和级别，从而满足不同的并发需求。
### 锁管理器的种类
Hive中支持以下几种锁管理器：
1. **ZooKeeper锁管理器**：使用ZooKeepe
原创
2023-08-11 09:49:33
257阅读
hive在0.7版本之后开始支持并发，线上的环境是用zookeeper做hive的锁管理。hive目前主要有两种锁，SHARED（共享锁s）和IMPLICIT（排他锁x）。hive的锁在某些情况下会影响job的效率。在对数据一致性要求不高或者已经明确了解到lock不会对job产生影响的情况下可以在session级别关闭lock的支持。场景1：离线下载分析商业cdn的qos job。使用load d
原创
2013-12-24 16:57:32
6285阅读
Hive在0.7开始对并发进行支持，本文简述一下Hive（CDH4.2.0）的锁处理流程：
1. 首先对query进行编译，生成QueryPlan
2. 构建读写锁对象（主要两个成员变量：LockObject，Lockmode）
对于非分区表，直接根据需要构建S或者X锁对象
对于分区表：
(此处是区分input/output)
If S mode:
直接对Table/related parti
原创
2013-10-12 17:15:24
3464阅读
# 解决"Hive not creating a lock manager NullPoint"问题的步骤
## 简介
在进行Hive数据处理的过程中，有时会遇到"Hive not creating a lock manager NullPoint"的错误。这个错误通常是由于缺少锁管理器而引起的。本文将介绍如何一步步解决这个问题，并提供相应的代码和注释。
## 整体流程
下面的表格中展示了解决
原创
2023-08-21 03:22:09
96阅读
昨天ETL开发的同事在给一个表添加字段的时候报错：conflictinglock present for xxx EXECLUSIVE mode，加了几次都失败，后来直接unlock tables后再加成功，我一看太暴力了=.=之前没有启用concurrency支持，在上了查询平台后启用了；因此如果在做DDL操作的时候可以写一个简单的tool:Ret = show locks xxx;If ret
原创
2013-10-12 15:40:29
1638阅读
导语在多线程操作中，可能最经常被提起的就是数据的可见性、原子性、有序性。不管是硬件方面、软件方面都在这三方面做了很足的工作，才能保证程序的正常运行。之前发表过一篇文章聊聊缓存一致性协议 如果感兴趣的话可以去阅读一下，里面谈到了缓存一致性的实现和处理过程，读完之后可以仔细去细想一下缓存一致性协议到底解决了什么问题。个人理解缓存一致性协议解决了CPU层面的可见性和一致性问题，阅读到这里可以在这里停下来
desc database/schema,table_name,view_name;show create table xxx; 排序:select * from 表名 order by 字段名; #正序select * from 表名 order
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2023-05-30 10:31:07
197阅读
Hive 命令行： 语法结构： bin/hive [-hiveconf x=y]* [<-i filename>]* [<-f filename>|<-e querystring>] [-S] 说明： 1、 -i 从文件初始化HQL。
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2023-08-15 21:28:16
41阅读
文章目录一. 表的基本操作1. 新建数据库2. 删除数据库3. 显示数据库4. 指定使用数据库5. 创建内部表6. 创建外部表7. 导入数据 load 命令8. 创建分区表 partitioned by ()二. 表的查询和连接0. 准备工作 （准备数据，建表，导入数据）准备数据建表 + 导入数据表当前数据1. 查询 select2. join关联查询内连接 t_a join t_b on co
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2023-08-29 18:30:12
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hive 新建表、新增一行记录、复制表#创建一个表
create table if not exists xjj_tab(
id string,
name string,
tel string comment '电话'
)
row format delimited fields terminated by '|'
stored as textfile;
#上传文件到hdfs
hadoop f
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2023-06-05 09:44:35
891阅读
hive show tables;create table hive_test(name string);LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/input/test3.txt' overwrite INTO TABLE hive_test; select * from hive_test;drop table hive_test;show t
原创
2017-05-17 15:33:54
1613阅读
一、Hive的常用内部命令1、有好几种方式可以与Hive进行交互。此处主要是命令行界面（CLI）。2、$HIVE_HOME/bin目录下包含了可以执行各种各样Hive服务的可执行文件，包括hive命令行界面（CLI是使用Hive的最常用方式）。[admin@master ~]$ cd apache-hive-1.2.2-bin/bin
[admin@master bin]$ ls
beeline
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2023-08-30 10:46:56
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Apache Hive基础以及Hive基础命令一、什么是 `Hive`二、Hive数据类型原始数据类型复杂数据类型Hive元数据结构三、Hive基础命令1、连接方式2、库级操作（同`mysql`）3、数据表分类4、hive 建表语句5、插入数据、读取文件6、删除表7、修改表四、Hive分区定义分区静态分区操作动态分区五、Hive 分桶(Buckets)六、视图 一、什么是 Hive
hive是基
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2023-05-29 15:15:48
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Hive介绍 Hive是一个在Hadoop中用来处理结构化数据的数据仓库基础工具，用来进行数据提取、转化、加载，可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据工具，并使得查询和分析方便，hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapRedu
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2023-08-02 11:34:06
139阅读
hive的操作命令大全
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2023-05-27 23:27:27
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