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从线上某应用多作业并发创建同一HIVE表分区偶现失败问题聊起-深度剖析下HIVE创建表分区的内部逻辑
在大数据领域,早期版本的源码优化原生HIVE由于缺乏锁和事务机制,不支持并发写操作。源码优化多作业并发创建同一表分区或写数据到同一表分区时,源码优化自动刷单 源码易遇报错或数据不一致问题。源码优化HIVE1.X版本开始加强事务和锁支持,源码优化大幅降低并发写问题。源码优化实践中,源码优化避免同一表分区的源码优化并发写以确保应用一致性。本文分享线上多作业并发写同一表分区时报错问题,源码优化emlog源码授权提供解决方法。源码优化
公司内部使用数据同步工具datago,源码优化用于增强datax并自动清理表分区、源码优化创建表分区。在使用星环TDH平台时,某客户生产环境在多分片并发采集时,datago作业运行失败。问题偶发,需查明底层原因及优化措施。具体报错为HDFS目录不存在。
问题出现在datago采集作业初始化阶段,python学习源码涉及自动清理旧文件和自动创建表分区配置。异常堆栈与datago源码分析揭示问题原因。解决策略需避免并发创建同一表分区,并避免创建时list分区目录文件。由于无法调整HIVE表分区创建逻辑,需在自动创建表分区上进行调整。
本文深入剖析HIVE创建表分区内部逻辑,提供解决问题的思路。对HIVE源码感兴趣者可进一步探索相关方法。
beehive 源码阅读- go 语言的自动化机器
beehive源码深入解析:Go语言中的自动化机器设计
beehive的核心模块系统在包<p>bees</p>中体现其独特的解耦设计,这使得系统操作简便且易于扩展。githubc 源码编译只需要少量的学习,就能扩展自己的beehive功能。这里的"bee"代表Worker,执行具体任务,类似于采蜜的工蜂;而"hive"则是一个WorkerPool的工厂,通过简单配置(如一个token)即可创建针对特定任务的bee。
"chain"是连接事件和处理的关键,它将事件(如博客更新)与响应(如发送邮件)关联起来,通过事件通道(eventChan)触发并执行相应的action。WebBee的实现展示了如何在Run方法中接收事件并唤醒相应的bee,同时ServeHTTP函数负责press"="gzip"。抓取付费源码
5.5 内部表和外部表
外部表使用external关键字和指定HDFS目录创建。 内部表在创建时生成对应目录的文件夹,外部表以指定文件夹为数据源。 内部表删除时删除整个文件夹,外部表仅删除元数据。5.6 分区表和分桶表
分区表按分区字段拆分存储,避免全表查询,提高效率。 动态分区通过设置参数开启,根据字段值决定分区。 分桶表依据分桶字段hash值分组拆分数据。5.7 行转列和列转行
行转列使用split、explode、laterview,列转行使用concat_ws、collect_list/set。5.8 Hive时间函数
from_unixtime、unix_timestamp、to_date、month、weekofyear、quarter、trunc、current_date、date_add、date_sub、datediff。 时间戳支持转换和截断,标准格式为'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'。 month函数基于标准格式截断,识别时截取前7位。5.9 Hive 排名函数
row_number、dense_rank、rank。5. Hive 分析函数:Ntile
效果:排序并分桶。 ntile(3) over(partition by A order by B)效果,可用于取前%数据统计。5. Hive 拉链表更新
实现方式和优化策略。5. Hive 排序
order by、order by limit、sort by、sort by limit的原理和应用场景。5. Hive 调优
减少distinct、优化map任务数量、并行度优化、小文件问题解决、存储格式和压缩格式设置。5. Hive和Hbase区别
Hive和Hbase的区别,Hive面向分析、高延迟、结构化,Hbase面向编程、低延迟、非结构化。5. 其他
用过的开窗函数、表join转换原理、sort by和order by的区别、交易表查询示例、登录用户数量查询、动态分区与静态分区的区别。2024-12-25 13:33
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