引言 目前数据平台使用Hadoop构建，为了方便数据分析师的工作，使用Hive对Hadoop MapReduce任务进行封装，我们面对的不再是一个个的MR任务，而是一条条的SQL语句。数据平台内部通过类似JDBC的接口与HiveServer进行交互，仅仅能够感知到一条SQL的开始与结束，而中间的这个过程通常是漫长的（两个因素：数据量、SQL复杂度），某些场景下用户需要了解这条SQL语句的
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2023-07-13 15:56:36
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# Python监控Hive表数量：一个实用指南
在大数据时代，Hive作为Hadoop生态系统中的核心组件之一，扮演着重要的角色。它是一个数据仓库软件，用于对存储在分布式存储系统HDFS中的大数据进行查询和管理。监控Hive表的数量对于数据管理员来说是一项重要的任务，它可以帮助他们了解数据的增长趋势，及时调整存储策略，避免资源浪费。
本文将介绍如何使用Python来监控Hive表的数量，并使
原创
2024-07-29 11:49:12
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# Hive监控
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模结构化数据。Hive提供了一个类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于分析和查询存储在Hadoop集群中的数据。在实际使用中，我们常常需要对Hive的性能和运行状态进行监控。本文将介绍Hive监控的基本原理，并提供一些示例代码来帮助您开始使用。
## 监控指标
在监控Hive之前，我们首先需要了解Hive的一
原创
2023-11-20 07:00:47
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一、工程目录二、原理解析 Hive和Impala是两个最常用的大数据查询工具，他们的主要区别是Hive适合对实时性要求不太高的业务，对资源的要求较低；而Impala的由于采用了全新的架构，处理速度非常的快，但同样的也对资源消耗比较大，适合实时性要求高的业务。 在我测试过程中发现，有些时候，即使通过shell命令来检测，发现Hive或者Impala
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2023-11-24 03:47:03
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hive下载地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/ hive的安装tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz #解压mv hive #修改文件名chown -R hadoop:hadoop hive #修改文件权限mkdir -p hive/warehouse #创建元数据存储文件夹chmod a+rw
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2024-07-05 10:03:32
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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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# 监控Hive表的实现方法
## 引言
在大数据开发中，Hive是一种常用的数据仓库解决方案。Hive提供了一种类SQL的语言，用于查询和分析存储在Hadoop集群上的大规模数据。为了确保Hive表的正常运行和维护，我们需要实现对Hive表的监控。在本文中，我将向你介绍如何实现Hive表的监控。
## 一、监控流程
下面的表格展示了监控Hive表的实现步骤。
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-01-17 10:58:44
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Hive 性能监控
Hive 是大数据处理框架中重要的组成部分，许多企业依赖于 Hive 进行数据仓库的构建、管理和分析。然而，在实际使用中，由于数据量的快速增长，Hive 查询的性能问题逐渐显现，影响了业务的实时性和用户体验。
#### 背景定位
在一家电商公司的数据库中，基于 Hive 的分析功能直接影响到业务报告和决策的准确性。由于复杂查询和大量数据处理，用户反馈查询响应时间过长，直接
# Grafana 监控 Hive 的入门教程
在大数据时代，监控和可视化系统的健康状态显得尤为重要。Grafana 是一个开源的监控工具，能够与多种数据源配合使用，包括 Hive。在这篇文章中，我们将详细讲解如何将 Hive 监控数据可视化到 Grafana 上，适合新手入门。
## 监控 Hive 的整体流程
以下是实现 Grafana 监控 Hive 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-08 05:23:15
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# 如何实现Hive Hook 监控
## 简介
在大数据领域中，Hive Hook 监控是非常重要的一环，可以帮助我们实时监控Hive操作的流程和状态。作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Hive Hook 监控。
## 流程
下面是实现Hive Hook 监控的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| - | - |
| 1 | 开发Hive Hook 插件 |
| 2 | 打包插
原创
2024-07-14 09:00:49
36阅读
【软件工程实践】Hive研究-Blog102021SC@SDUSC研究内容介绍本人负责的是负责的是将查询块QB转换成逻辑查询计划（OP Tree） 如下的代码出自apaceh-hive-3.1.2-src/ql/src/java/org/apache/hadoop/hive/ql/plan中，也就是我的分析目标代码。之前的Hive研究-Blog9中已经解析了BoundartDef.java文件的代
Ranger 管理 Hive 安全一、配置 HiveServer2访问 Hive 有两种方式：HiveServer2 和 Hive Client，Hive Client 需要 Hive 和 Hadoop 的 jar 包，配置环境。HiveServer2 使得连接 Hive 的 Client 从 Yarn 和 HDFS 集群中独立出来，不需要每个节点都配置 Hive 和 Hadoop 的 jar 包
在大数据环境下，Hive是一种广泛使用的数据仓库工具，用于存储和分析大规模的数据集。尽管Hive提供了许多强大的功能，但在实际使用过程中，监控Hive的性能和状态尤为关键。本文将详细介绍如何使用Grafana进行Hive的监控，以及相关设置的调试、优化和故障排除步骤。
### 背景定位
在某大型电商平台中，使用Hive进行每日交易数据的处理。然而，随着数据量的激增，Hive执行查询的效率明显下
# 如何实现 Prometheus 监控 Hive
在这篇文章中，我将指导您如何使用 Prometheus 监控 Hive。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助您了解整个过程，并提供每一步所需的代码和解释。
## 监控流程概述
下面是监控 Hive 使用 Prometheus 的整体流程概述：
```journey
journey
title 监控 Hive 使用 Prometheu
原创
2024-02-05 04:45:32
355阅读
# 使用 Prometheus 监控 Hive
在大数据领域，Apache Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，能够将结构化数据查询转化为 SQL-like 的语言。然而，随着数据量的增加，监控 Hive 的性能和健康状况变得愈发重要。本文将探讨如何使用 Prometheus 监控 Hive，并提供相应的代码示例和配置步骤。
## 什么是 Prometheus？
Prometheus 是
# Hive 监控 get 功能实现指南
在大数据分析的环境中，Apache Hive 扮演着重要的角色，它能帮助我们高效地查询和分析存储在 Hadoop 上的数据。有时候，我们需要对 Hive 进行监控，以确保系统运行正常并捕获潜在问题。本文将指导你如何实现 Hive 的监控“get”功能，帮助你在开发过程中掌握相关知识与技能。
## 整体流程概览
下面的表格展示了实现 Hive 监控的基
一、背景事情是从公司前段时间的需求说起，大家知道宜信是一家金融科技公司，我们的很多数据与标准互联网企业不同，大致来说就是： 玩数据的人都知道数据是非常有价值的，然后这些数据是保存在各个系统的数据库中，如何让需要数据的使用方得到一致性、实时的数据呢？过去的通用做法有几种，分别是：DBA开放各个系统的备库，在业务低峰期（比如夜间），使用方各自抽取所需数据。由于抽取时间不同，各个数据使用方数
1.实验目的认识与了解基本查询；认识与了解数据聚合；认识与了解数据连接。2.实验内容及结果截屏基本查询①使用SELECT ... FROM ... LIMIT ...语句从航班表flights.flights14中选取所有列，并返回前5行： ②使用WHERE语句筛选航班表flights.flights14中出发地（列origin）为'JFK'、月份（列month）为6月的数据行：&nbs
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2023-07-13 16:57:40
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日志统计的需求:日志的统计项，包括关键词搜索量 pv ，类别访问量，每秒访问量 tps,hive就是需要将这些数据储存,并提供查询分析等功能。首先要了解hive中的哪些关键字段:1)UV：Unique Visited--- count(distinct guid) 访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。 2) PV：Page View--- cou
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2024-08-12 12:58:50
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Hive是大数据领域常用的组件之一，主要是大数据离线数仓的运算，关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的一个点，因此掌握一些Hive调优是必不可少的技能。影响Hive效率的主要有数据倾斜，数据冗余，作业的IO以及不同的引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等因素。此处主要是从监控运维的角度对Hive进行整体性能把控，通过对hive元数据监控，提前发现Hive表的不合理处及
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2023-11-13 09:52:40
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