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为了实现本地模式的部署，首先需要使用MySQL替换默认的Derby数据库，用于存储Hive的元数据。MySQL作为一个独立的数据库系统，允许Hive与之在同一台机器上运行，亦或将其部署在其他机器上，为Hive提供强大的存储支持。在部署过程中，需关注以下关键步骤：配置MySQL和Hive的环境。与内嵌模式一致的是，前三个...
升级到受影响的版本后，如果工作负载的性能急剧恶化或停滞，你可能遇到了这个问题。如果你使用MySQL或MariaDB作为元数据库的话，你会在HMS中的日志看到以下错误。com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLTransactionRollbackException: Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction 版本1.CDH5.13.0...
在很多知名互联网公司，Hive 表的分区数可能达到百万乃至亿级规模，元数据中出现单表数据上亿规模，单日新增分区数几万乃至几十万的情况。巨大的元数据量导致查询时延增加，并发请求多时会引起 MetaStore 查询元数据阻塞，影响整个大数据查询任务的性能。元数据库表设计复杂：Hive 元数据中，对 DB、Table...
Hive提供MSCK命令作为高效解决方案。MSCK命令通过检查并修复表的分区信息，使Hive元数据与HDFS上的实际分区保持一致。官方文档指出，Hive存储每个表的分区信息在元数据仓库中。然而，当通过Hadoop命令直接向HDFS添加分区，且未执行相应的alter table命令，元数据仓库未被更新，MSCK命令便能识别并添加缺失的分区...
官方测试性能比Hive快10到100倍，是当前大数据生态圈中执行效率最高的SQL类软件。二、系统组成 Impala由三个核心服务构成：Statestored、Catalogd、Impalad。Catalogd：负责跟Hive的metastore进行交互，同步Hive的元数据到Impala自己的元数据中。StateStore：负责跟踪Impalad的健康状态及位置信息，负责query的...
2）的情况如下图右半边图所示，1）则为下图左半图所示情形：上面右半图显示的就是底层存储系统HDFS存在额外更新的情况，需要Alluxio去同步来自Hive这边的对HDFS的额外更新。下面我们来看看Alluxio内部是如何解决上面这种棘手的情况的。基于给定时间，path粒度的UFS Status Cache 既然说存在UFS元数据意外更新的...
关键优点包括简单易用的SQL风格接口，避免直接编写MapReduce程序，支持自定义函数，以及Hadoop存储和分析海量数据集的能力。二、部署方式 Hive支持三种主要的部署模式：内嵌模式、本地模式和远程模式。1. 内嵌模式内嵌模式下，Hive元数据存储在Derby数据库中，元数据服务与HiveServer在同一进程内运行，适用于...
Spark Load 将数据导入过程拆分为计算和存储两部分。计算逻辑在 Spark 集群中执行，结果保存至 HDFS。Doris 直接从 HDFS 拉取结果文件，从而提高数据导入效率。关键问题与解决方案：低版本 Hive 元数据失败：通过适配 Hive 接口并替换兼容的 jar 包解决。权限失败：在 Spark 提交任务时正确配置用户名和...
采用MySQL作为Hive元数据存储的数据库，可以显著提升系统的扩展性和性能。MySQL支持多线程和并发连接，这使得数据管理和查询操作更加高效。此外，MySQL提供了更丰富的功能和更强大的性能优化工具，有助于更好地满足大规模数据管理和分析的需求。在实际应用中，使用MySQL作为元数据存储可以显著降低延迟，提高数据...
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