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- Hudi是数据湖的文件组织层，对Parquet格式文件进行管理提供数据湖能力，支持多种计算引擎，提供IUD接口，在 HDFS/OBS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。图1 Hudi基本架构Hudi特性 ACID事务能力，支持实时入湖和批量入湖。 多种视图能力（读优化视图/增量视图/实时视图），支持快速数据分析。 MVCC设计，支持数据版本回溯。 自动管理文件大小和布局，以优化查询性... Hudi是数据湖的文件组织层，对Parquet格式文件进行管理提供数据湖能力，支持多种计算引擎，提供IUD接口，在 HDFS/OBS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。图1 Hudi基本架构Hudi特性 ACID事务能力，支持实时入湖和批量入湖。 多种视图能力（读优化视图/增量视图/实时视图），支持快速数据分析。 MVCC设计，支持数据版本回溯。 自动管理文件大小和布局，以优化查询性...
- 1 问题描述从某个时间点开始，Manager页面hiveserver状态在良好和恢复中频繁变化，后台检查hiveserver频繁重启。2 问题分析1. 从hive.log日志可见健康检查多次失败，NodeAgent因健康检查多次失败认为服务已经异常，重启HiveServer进程，Manager页面状态显示正在恢复。2. 健康检查为NodeAgent调用HiveServer的j... 1 问题描述从某个时间点开始，Manager页面hiveserver状态在良好和恢复中频繁变化，后台检查hiveserver频繁重启。2 问题分析1. 从hive.log日志可见健康检查多次失败，NodeAgent因健康检查多次失败认为服务已经异常，重启HiveServer进程，Manager页面状态显示正在恢复。2. 健康检查为NodeAgent调用HiveServer的j...
- 【摘要】对Hive所有的表逐个进行MSCK Repair，修复效率将会很慢，例如修复1000+个表，30+万个分区，修复时长需要5~6个小时左右，耗时非常长，大大占用了变更时间窗。因此，优化改进MSCK Repair，有效提升修复效率，将变得尤为急迫和重要。优化后，10并发执行MSCK Repair修复1000+个表，30+万个分区，修复操作只需0.5小时左右，效率提升10~12倍。 【摘要】对Hive所有的表逐个进行MSCK Repair，修复效率将会很慢，例如修复1000+个表，30+万个分区，修复时长需要5~6个小时左右，耗时非常长，大大占用了变更时间窗。因此，优化改进MSCK Repair，有效提升修复效率，将变得尤为急迫和重要。优化后，10并发执行MSCK Repair修复1000+个表，30+万个分区，修复操作只需0.5小时左右，效率提升10~12倍。
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- Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。
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- 对于grouping sets的操作获取的Grouping__id的值在hive-1.2.1前和hive-3.0后版本不同；Hive-1.2.1计算时根据group by指定的列的序列进行分组，凡是出现在grouping sets中的列，以二进制1标识，没有出现在grouping sets中的列以二级制0标识，按照锁得到的二进制数的反码计算grouping__id的值。Hive-3.1.... 对于grouping sets的操作获取的Grouping__id的值在hive-1.2.1前和hive-3.0后版本不同；Hive-1.2.1计算时根据group by指定的列的序列进行分组，凡是出现在grouping sets中的列，以二进制1标识，没有出现在grouping sets中的列以二级制0标识，按照锁得到的二进制数的反码计算grouping__id的值。Hive-3.1....
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