环境相关:  开发主机:Win7  开发环境:IDEA  hadoop版本:hadoop-2.6.0-cdh5.7.1  hive版本:hive-1.1.0-cdh5.7.11. 开发环境相关说明依据《Win7 IDEA 开发环境搭建部署》部署Win7系统的idea开发环境,hadoop和hive环境依据《hadoop2.6.0-cdh5.7.1伪分布式编译安装》《hive-1.1.0-cdh5.            
                
         
            
            
            
            1.启动脚本  $HIVE_HOME/bin/hive --service hiveserver2   --> $HIVE_HOME/bin/ ext/hiveserver2.sh --> 可以看到入口类和 org.apache.hive.service.server.HiveServer2 2.简要介绍 HiveServer2 主要包括cli            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-14 21:57:56
                            
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            本文重新回顾一下Hive的两个核心服务:HiveServer2 和 HiveMetastore(HMS)。很多人会简单地把HiveServer2当成Hive的JDBC/ODBC服务,不启动HiveServer2服务,就没有10000端口,JDBC/ODBC客户端就连接不上Hive。从使用者的角度理解这就够了。如果要deep dive一下,HiveServer2的功能不止这些。我们知道:如果把Hiv            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hiveserver2 UDF占用内存不回收问题解析
在大数据环境中,Hive作为一个流行的数据仓库工具,常常用于进行数据分析与处理。特别是在使用Hiveserver2时,用户定义函数(UDF)能为数据处理提供灵活性。然而,尽管UDF为数据操作提供了极大的便利,Hiveserver2中UDF占用的内存却常常无法有效回收,导致内存增长问题。
## UDF内存占用的原因
Hiveserver            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1、HiveServer2基本概念1.1、HiveServer2基本介绍HiveServer2 (HS2) is a server interface that enables remote clients to execute queries against Hive and retrieve the results (a more detailed intro here). The curre            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            客户现场的CDH6.x版本的集群执行一个大分区表时hiveserver2发生了内存溢出。下面针对该问题进行了复现并深入了解了hiveserver2内存加载使用原理;提出了解决此类问题的方案,具体内容如下。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    在之前的学习和实践Hive中,使用的都是CLI或者hive –e的方式,该方式仅允许使用HiveQL执行查询、更新等操作,并且该方式比较笨拙单一。幸好Hive提供了轻客户端的实现,通过HiveServer或者HiveServer2,客户端可以在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作,两者都允许远程客户端使用多种编程语言如Java、Py            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hive的元数据服务之前讲了hive的元数据,它存储着hiveSQL映射和hdfs具体文件数据的对应关系。但是元数据存在单独的mysql中 直接将它暴露给外部是不安全的,所以hive特别增加了一个元数据服务。 它作为元数据和外部客户端之间的一个中间人。 metastore有三种服务配置模式 同时也可以说这是hive的三种安装模式: 我们正常使用hive的时候 都是推荐远程模式 因为这种模式最接近我            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一. 故障原因:同事晚上收到服务器告警,其中OS磁盘被占用到85%(500G),查找整个OS盘下的文件占用量也没有找到占用几十几百G的大文件,其中先找到了十几个5G多的文件清理掉后,解决磁盘告警的问题,第二天同事反馈到我这里,让我排查一下原因.二.排查思路1.inode小文件,查看存在的并不多2.查看删除未释放的文件,发现有非常多调度系统中的UDF函数调用的未释放(大约有6W多)losf | gr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
                            2023-04-11 20:58:14
                            
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            Hive提供了运行SQL语句查询存储在HDFS上数据的能力,Hive提供的查询引擎,可以将SQL语句转化成MapReduce任务,提交到Hadoop集群上执行。MapReduce任务运行的结果会存在HDFS上。下面的图表示了一个用户运行Hive查询的Hadoop内部交互。  有多种和Hive交互的方法,最常用的是CLI,不过,CLI的设计使其不便于通过编程的方式进行访问。还有可以使用HIveSe            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hiveserver2简介及代码示例
## 一、什么是Hiveserver2
Hiveserver2是Apache Hive项目的一部分,它是一个面向Hive的远程服务,用于提供对Hive的SQL查询和交互式查询的支持。Hiveserver2使用Thrift作为跨语言的通信框架,可以与多种编程语言进行交互,如Java、Python、Ruby等。
Hiveserver2提供了一种客户端-服            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前题hive跑起来了,再继续下面步骤~文件修改 1.配置hive-site.xml 切换到hive的conf目录下,打开hive-site.xml文件cd /Users/zhaohaichao/programming/hive-1.1.0-cdh5.15.1/conf
vi hive-site.xml添加以下配置<property>
        <name>hive.s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在hive中有metaServer与hiveServer2两种服务,看了好多文章说这两个的区别,文章内容有对有错,不够全面,故在这里好好总结一下。首先,下面这个hive构架图,我们一定不陌生,它反应出hive有哪些组件结构      当然下面的图是hadoop1的部分,现在JobTracker是Yarn了 上面的部分是访问Hive的三个入口,  1:直接Cli
2: 通过JDBC
3: webUI            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用HiveServer2及Beeline
HiveServer2的作用:将hive变成一种server服务对外开放,多个客户端可以连接。
启动namenode、datanode、resourcemanager、nodemanager。
      1、使用HiveServer2及Beeline  HiveServer2的作用:将hive变成一种server服务            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1 部署启动hiveserver21.1 配置hive-site.xml1.2 配置hadoop中的core-site.xml文件1.3 测试2 高可用部署2.1 hive-site.xml添加配置2.2 Hiveserver2启动2.3 jdbc连接hive server方式2.4. 客户端轮询方式连接2.5 客户端直连方式连接1 部署启动hiveserver21.1 配置hive-site            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录概要一、进行heap dump1.1 查HiveServer2的进程id,得到2190451.2 根据进程号,查jstat的gc信息二、heap dump分析2.1 把hiveServer2的heap dump回来2.2 使用eclipse memory analyzer进行分析2.3 leak suspects2.4 dominatorTree对象占用空间比例2.5 整个jstat后台            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hive的hiveserver2模式启动不起来,发现Hadoop一直处于安全模式命令介绍命令hadoop fs –safemode get 查看安全模式状态
命令hadoop fs –safemode enter 进入安全模式状态
命令hadoop fs –safemode leave 离开安全模式状态用Hadoop fsck查看破坏丢失的文件位置hadoop  fsck
Usage: DFSc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                Hadoop和Hbase也好,Zookeeper也是,看着官方和别人写的过程去布的时候,也不知道是安装包的问题还是什么的,它们永远就会在本来挺顺利的中间环节用bug把你烦透,就好像明明知道某个数学题怎么解,就是没有办法用正确的解法解出,结果总和正解不一样;幸运的是,大部分都被不断的搜寻资料和摸爬滚打中解决。以下总结了部分遇到的问题,希望和我一样遇到这            
                
         
            
            
            
             启动方式1, hive  命令行模式,直接输入/hive/bin/hive的执行程序,或者输入 hive –service cli       用于linux平台命令行查询,查询语句基本跟mysql查询语句类似2, hive  web界面的启动方式,hive –service hwi              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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