【hive】CDH5.13的HiveMetaStore因Sentry同步导致的慢查询锁表问题 解决方法一1.升级到5.13.3或更高版本 2.升级到5.14.2或更高版本 解决方法二如果你无法升级，为缓解此问题，请修改一下配置：进入 hive -> 配置 -> 搜索 Hive Metastore Server 高级配置代码段 设置 hive.metastore.transactional.event.listeners 为空值 设置 hive.metastore.event.listeners”为“...
123.Impala查询缓慢问题与解决 使用Impala直接生成Parquet表可以避免Hive和Impala之间的兼容性问题或优化差异。Impala在生成Parquet表时会对数据进行优化，以提高查询性能。具体操作可以通过在Impala中执行CREATE TABLE ... STORED AS PARQUET语句来实现。方法三：Hive/Spark产生Parquet表时使用STRING类型代表时间 在Hive或Spark生成Parquet表时，...
hive中,两个with查询 在左关联时,大部分字段没有数据 使用临时表或分步查询：如果问题复杂，可以考虑将左关联的结果存入临时表，然后再进行下一步的查询或操作。这种方法有助于隔离问题，并更容易地调试和修改查询。检查数据倾斜和重复数据：数据倾斜和重复数据也可能影响左关联的结果。因此，在进行左关联之前，应该检查数据的质量和分布，确保它们符合预期的要求。
Hive-sql的优化 数据倾斜是Hive SQL中常见的问题，会导致某些Reducer处理的数据量过大，从而影响整个作业的性能。除了上述提到的优化策略外，还可以通过调整Reducer的数量、使用随机前缀等方式来避免数据倾斜。四、行列过滤 列处理：在SELECT语句中，只选择需要的列，避免使用SELECT *。这可以减少数据传输量，提高查询效率。行...
执行Hive查询时出现OOM 解决方法包括增加mapper的并发度或内存。具体调整需根据数据规模和任务负载来决定。优化Hive MapJoin配置：调整mapjoin.map.tasks或mapjoin.enabled等配置，以优化内存使用。检查当前配置设置，并根据实际情况进行调整，以避免内存溢出错误。总结：解决Hive查询时的OOM错误关键在于合理配置内存。根据集群资源和任务...
