大數(shù)據(jù)管理與監(jiān)控：Ambari：Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理

大數(shù)據(jù)管理與監(jiān)控：Ambari：Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理1大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概覽1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)棧介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)棧是指一系列用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的技術(shù)和工具集合。這些技術(shù)棧通常包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)管理等關(guān)鍵組件。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，ApacheHadoop是一個(gè)核心框架，它提供了分布式存儲(chǔ)和計(jì)算的能力，使得處理PB級(jí)別的數(shù)據(jù)成為可能。1.1.1Hadoop生態(tài)系統(tǒng)HDFS(HadoopDistributedFileSystem):分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)。MapReduce:分布式計(jì)算模型，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。YARN(YetAnotherResourceNegotiator):資源管理和調(diào)度系統(tǒng)，為Hadoop集群提供資源管理。1.1.2數(shù)據(jù)處理工具ApacheSpark:高速數(shù)據(jù)處理框架，支持SQL、流處理和復(fù)雜數(shù)據(jù)分析。ApacheFlink:實(shí)時(shí)流處理框架，提供低延遲和高吞吐量的數(shù)據(jù)處理能力。1.1.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與查詢工具ApacheHive:基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，提供SQL查詢接口。ApacheImpala:實(shí)時(shí)查詢引擎，與Hive兼容，提供更快的查詢速度。1.1.4數(shù)據(jù)可視化與分析ApacheSuperset:開(kāi)源的數(shù)據(jù)可視化和分析平臺(tái)，支持多種數(shù)據(jù)源。ApacheZeppelin:筆記本式數(shù)據(jù)處理和可視化工具，支持多種語(yǔ)言和數(shù)據(jù)源。1.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念與Hive的角色數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)用于存儲(chǔ)和管理企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，主要用于支持業(yè)務(wù)智能和數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常包含歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）過(guò)程，以支持更高效的數(shù)據(jù)分析。1.2.1Hive在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的角色ApacheHive是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵組件，它提供了一個(gè)SQL接口，使得數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師能夠使用熟悉的SQL語(yǔ)言來(lái)查詢和分析存儲(chǔ)在HadoopHDFS中的大規(guī)模數(shù)據(jù)。Hive通過(guò)將SQL查詢轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)來(lái)執(zhí)行，從而在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上提供高效的數(shù)據(jù)處理能力。Hive數(shù)據(jù)模型Hive支持多種數(shù)據(jù)模型，包括表（Table）、分區(qū)（Partition）和桶（Bucket）。這些模型使得數(shù)據(jù)能夠以更高效的方式存儲(chǔ)和查詢。HiveQL示例--創(chuàng)建一個(gè)Hive表

CREATETABLEIFNOTEXISTSsales(

product_idINT,

sale_dateDATE,

quantityINT,

priceDECIMAL(10,2)

)

PARTITIONEDBY(yearINT,monthINT)

ROWFORMATDELIMITED

FIELDSTERMINATEDBY','

STOREDASTEXTFILE;

--加載數(shù)據(jù)到Hive表

LOADDATAINPATH'/user/hive/warehouse/sales/year=2023/month=1'

INTOTABLEsales

PARTITION(year=2023,month=1);

--查詢Hive表

SELECTproduct_id,SUM(quantity)astotal_quantity

FROMsales

WHEREyear=2023ANDmonth=1

GROUPBYproduct_id;在這個(gè)示例中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)名為sales的Hive表，該表包含產(chǎn)品ID、銷售日期、數(shù)量和價(jià)格等字段，并按年和月進(jìn)行分區(qū)。然后，我們使用LOADDATA命令將數(shù)據(jù)加載到表中特定的分區(qū)。最后，我們使用SQL查詢來(lái)計(jì)算2023年1月每個(gè)產(chǎn)品的總銷售數(shù)量。通過(guò)Hive，我們可以輕松地在Hadoop集群上執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，而無(wú)需編寫復(fù)雜的MapReduce代碼。這極大地提高了數(shù)據(jù)處理的效率和靈活性，使得大數(shù)據(jù)分析變得更加容易和高效。2Ambari平臺(tái)入門2.1Ambari安裝與配置2.1.1環(huán)境準(zhǔn)備在開(kāi)始Ambari的安裝之前，確保你的系統(tǒng)滿足以下要求：操作系統(tǒng):CentOS7或更高版本Java環(huán)境:JDK1.8或更高版本網(wǎng)絡(luò):所有節(jié)點(diǎn)之間網(wǎng)絡(luò)通信正常，無(wú)防火墻限制2.1.2安裝AmbariServer下載AmbariRepository文件:wget/dist/ambari/2.7.4/ambari-2.7.4.repo添加Repository文件到系統(tǒng):sudomvambari-2.7.4.repo/etc/yum.repos.d/安裝AmbariServer:sudoyuminstallambari-server配置AmbariServer:sudoambari-serversetup--jdbc-db=mysql--jdbc-driver=/usr/share/java/mysql-connector-java.jar--jdbc-username=root--jdbc-password=your_password2.1.3安裝AmbariAgent在每個(gè)集群節(jié)點(diǎn)上下載AmbariRepository文件:wget/dist/ambari/2.7.4/ambari-2.7.4.repo添加Repository文件到系統(tǒng):sudomvambari-2.7.4.repo/etc/yum.repos.d/安裝AmbariAgent:sudoyuminstallambari-agent配置AmbariAgent:sudoambari-agentconfig--hostnameambari-server-hostname2.1.4啟動(dòng)AmbariServer和Agent啟動(dòng)AmbariServer:sudoambari-serverstart啟動(dòng)AmbariAgent:sudoambari-agentstart2.2Ambari集群管理2.2.1創(chuàng)建集群登錄AmbariWeb界面:打開(kāi)瀏覽器，輸入AmbariServer的IP地址加上端口號(hào)8080，例如：http://ambari-server-hostname:8080創(chuàng)建新集群:在Web界面中，選擇“AddCluster”，輸入集群名稱，例如：“BigDataCluster”2.2.2安裝Hive服務(wù)選擇集群:在AmbariWeb界面中，選擇你剛剛創(chuàng)建的集群。添加Hive服務(wù):點(diǎn)擊“Services”->“AddService”->選擇“Hive”服務(wù)。配置Hive服務(wù):根據(jù)提示，配置Hive的數(shù)據(jù)庫(kù)連接，例如使用MySQL。安裝Hive服務(wù):點(diǎn)擊“Install”按鈕，開(kāi)始安裝Hive服務(wù)。2.2.3管理Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建Hive表:使用HiveCLI或HiveMetastore服務(wù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。CREATETABLEIFNOTEXISTSemployees(

idINT,

nameSTRING,

salaryFLOAT

)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY',';加載數(shù)據(jù)到Hive表:將數(shù)據(jù)文件加載到HDFS，然后使用HiveCLI將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到表中。LOADDATAINPATH'/user/hive/warehouse/employees.csv'INTOTABLEemployees;查詢Hive表:使用HiveCLI執(zhí)行SQL查詢。SELECT*FROMemployeesLIMIT10;2.2.4監(jiān)控Hive性能配置Ambari監(jiān)控:在AmbariWeb界面中，選擇“Services”->“Hive”->“ServiceMetrics”，配置監(jiān)控指標(biāo)。查看Hive服務(wù)狀態(tài):在AmbariWeb界面中，選擇“Services”->“Hive”->“ServiceDashboard”，查看Hive服務(wù)的實(shí)時(shí)狀態(tài)和性能指標(biāo)。設(shè)置警報(bào):在AmbariWeb界面中，選擇“Alerts”->“CreateAlert”，設(shè)置性能警報(bào)，例如CPU使用率過(guò)高。通過(guò)以上步驟，你已經(jīng)成功地在Ambari平臺(tái)上安裝和配置了Hive服務(wù)，并學(xué)會(huì)了如何管理Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及監(jiān)控其性能。這將幫助你在大數(shù)據(jù)環(huán)境中更有效地管理和分析數(shù)據(jù)。3Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理3.1Hive安裝與Ambari集成3.1.1原理Hive是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供完整的SQL查詢功能，可以將SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行。其優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，可以通過(guò)類SQL語(yǔ)句快速實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，不必開(kāi)發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用，十分適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)分析。Ambari是一個(gè)開(kāi)源的工具，用于管理和監(jiān)控ApacheHadoop集群。它提供了一個(gè)用戶友好的Web界面，可以進(jìn)行Hadoop集群的安裝、配置、管理和監(jiān)控。通過(guò)Ambari，可以輕松地安裝和管理Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的各種組件，包括Hive。3.1.2內(nèi)容安裝Hive在Ambari中安裝Hive，首先需要確保Hadoop集群已經(jīng)通過(guò)Ambari安裝和配置完成。然后，通過(guò)Ambari的Web界面，選擇“添加服務(wù)”，找到Hive并安裝。Ambari會(huì)自動(dòng)處理依賴關(guān)系，安裝所有必要的組件，如HiveServer2、HiveMetastore等。集成Hive與AmbariHive與Ambari的集成主要通過(guò)Ambari的配置管理功能實(shí)現(xiàn)。在安裝Hive之后，Ambari會(huì)提供一系列的配置選項(xiàng)，包括Hive的核心配置、HiveServer2的配置、HiveMetastore的配置等。通過(guò)這些配置選項(xiàng)，可以設(shè)置Hive的各種參數(shù)，如Hive的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置、HiveServer2的端口、HiveMetastore的數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息等。3.1.3示例以下是一個(gè)通過(guò)Ambari安裝Hive的示例步驟：登錄Ambari的Web界面。選擇“服務(wù)”->“添加服務(wù)”。在添加服務(wù)頁(yè)面，找到Hive并點(diǎn)擊安裝。Ambari會(huì)顯示Hive的安裝進(jìn)度，等待安裝完成。安裝完成后，選擇“配置”->“Hive”，進(jìn)行Hive的配置。在配置頁(yè)面，設(shè)置Hive的各種參數(shù)，如Hive的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置、HiveServer2的端口、HiveMetastore的數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息等。配置完成后，選擇“服務(wù)”->“Hive”，啟動(dòng)Hive的服務(wù)。3.2Hive表與分區(qū)管理3.2.1原理Hive支持創(chuàng)建表和分區(qū)，表用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，分區(qū)用于對(duì)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行物理分割，以提高查詢性能。Hive的表和分區(qū)都是存儲(chǔ)在HDFS中的，通過(guò)Hive的Metastore進(jìn)行管理。3.2.2內(nèi)容創(chuàng)建Hive表在Hive中創(chuàng)建表，可以通過(guò)Hive的SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)。創(chuàng)建表時(shí)，需要指定表的列、數(shù)據(jù)類型、存儲(chǔ)格式、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置等信息。創(chuàng)建Hive分區(qū)在Hive中創(chuàng)建分區(qū)，同樣可以通過(guò)Hive的SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)。創(chuàng)建分區(qū)時(shí)，需要指定分區(qū)的列、數(shù)據(jù)類型、存儲(chǔ)位置等信息。分區(qū)列通常用于數(shù)據(jù)的過(guò)濾，如日期、地區(qū)等。管理Hive表與分區(qū)Hive提供了一系列的SQL語(yǔ)句，用于管理表和分區(qū)，如添加分區(qū)、刪除分區(qū)、修改表結(jié)構(gòu)、重命名表等。3.2.3示例以下是一個(gè)在Hive中創(chuàng)建表和分區(qū)的示例代碼：--創(chuàng)建表

CREATETABLEIFNOTEXISTSsales(

product_idINT,

sale_dateDATE,

sale_amountDECIMAL(10,2)

)

ROWFORMATDELIMITED

FIELDSTERMINATEDBY','

STOREDASTEXTFILE;

--創(chuàng)建分區(qū)

ALTERTABLEsalesADDPARTITION(sale_date='2022-01-01')LOCATION'/user/hive/warehouse/sales/dt=2022-01-01';

ALTERTABLEsalesADDPARTITION(sale_date='2022-01-02')LOCATION'/user/hive/warehouse/sales/dt=2022-01-02';在上述示例中，首先創(chuàng)建了一個(gè)名為sales的表，該表有三列：product_id、sale_date、sale_amount。然后，為sales表添加了兩個(gè)分區(qū)，分區(qū)列是sale_date，分區(qū)的存儲(chǔ)位置分別在HDFS的/user/hive/warehouse/sales/dt=2022-01-01和/user/hive/warehouse/sales/dt=2022-01-02目錄下。管理Hive表與分區(qū)--修改表結(jié)構(gòu)

ALTERTABLEsalesADDCOLUMNsale_locationSTRING;

--刪除分區(qū)

ALTERTABLEsalesDROPPARTITION(sale_date='2022-01-01');

--重命名表

ALTERTABLEsalesRENAMETOsales_new;在上述示例中，首先為sales表添加了一個(gè)名為sale_location的列，然后刪除了sale_date='2022-01-01'的分區(qū)，最后將sales表重命名為sales_new。4大數(shù)據(jù)管理與監(jiān)控：Hive查詢優(yōu)化4.1HiveQL基礎(chǔ)HiveQL是Hive的查詢語(yǔ)言，它類似于SQL，用于處理和檢索存儲(chǔ)在Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）中的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。HiveQL提供了豐富的數(shù)據(jù)操作功能，使得數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理變得更加直觀和高效。4.1.1數(shù)據(jù)類型Hive支持多種數(shù)據(jù)類型，包括基本類型如INT,STRING,BOOLEAN等，以及復(fù)雜類型如ARRAY,MAP,STRUCT等。例如，創(chuàng)建一個(gè)包含用戶信息的表：CREATETABLEusers(

idINT,

nameSTRING,

ageINT,

addressSTRUCT<street:STRING,city:STRING,state:STRING>,

friendsARRAY<STRING>,

interestsMAP<STRING,INT>

);4.1.2數(shù)據(jù)操作HiveQL支持常見(jiàn)的數(shù)據(jù)操作，如SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE等。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的查詢示例，用于從users表中選擇年齡大于30的用戶：SELECTname,age

FROMusers

WHEREage>30;4.1.3分區(qū)和桶為了提高查詢性能，Hive允許對(duì)表進(jìn)行分區(qū)和桶化。分區(qū)是基于列值的邏輯分組，而桶是基于哈希值的物理分組。例如，創(chuàng)建一個(gè)按城市分區(qū)的表：CREATETABLEusers_by_city(

idINT,

nameSTRING,

ageINT,

citySTRING

)

PARTITIONEDBY(citySTRING);4.1.4視圖和存儲(chǔ)過(guò)程Hive也支持創(chuàng)建視圖和存儲(chǔ)過(guò)程，這可以簡(jiǎn)化復(fù)雜的查詢和數(shù)據(jù)處理流程。例如，創(chuàng)建一個(gè)視圖adults，顯示所有成年用戶的信息：CREATEVIEWadultsAS

SELECTname,age

FROMusers

WHEREage>=18;4.2查詢性能調(diào)優(yōu)策略Hive查詢性能的優(yōu)化是大數(shù)據(jù)管理中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，以下是一些常見(jiàn)的調(diào)優(yōu)策略：4.2.1數(shù)據(jù)壓縮使用數(shù)據(jù)壓縮可以顯著減少數(shù)據(jù)的讀取和寫入時(shí)間。Hive支持多種壓縮格式，如gzip,snappy,lzo等。例如，創(chuàng)建一個(gè)使用snappy壓縮的表：CREATETABLEcompressed_users(

idINT,

nameSTRING,

ageINT

)

ROWFORMATDELIMITED

FIELDSTERMINATEDBY','

STOREDASSEQUENCEFILE

TBLPROPERTIES('serialization.format'='1','transient_lastDdlTime'='1577130357')

LIFECYCLE30

PARTITIONEDBY(citySTRING)

CLUSTEREDBY(id)INTO10BUCKETS

STOREDASINPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.SymlinkTextInputFormat'

OUTPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'

TBLPROPERTIES('compression'='SNAPPY');4.2.2合理的分區(qū)和桶化合理的分區(qū)和桶化策略可以減少查詢時(shí)的數(shù)據(jù)掃描量，從而提高查詢速度。例如，對(duì)于一個(gè)包含大量數(shù)據(jù)的表，可以按日期進(jìn)行分區(qū)，按用戶ID進(jìn)行桶化：CREATETABLEdaily_users(

idINT,

nameSTRING,

ageINT,

dateSTRING

)

PARTITIONEDBY(dateSTRING)

CLUSTEREDBY(id)INTO10BUCKETS;4.2.3使用索引索引可以加速查詢，尤其是在頻繁查詢的列上。例如，為users表的city列創(chuàng)建索引：CREATEINDEXidx_cityONTABLEusers(city);4.2.4優(yōu)化JOIN操作在Hive中，JOIN操作可能會(huì)導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)掃描和處理。使用MAPJOIN或SORTJOIN可以優(yōu)化JOIN性能。例如，使用MAPJOIN進(jìn)行小表和大表的JOIN：SEThive.auto.convert.join.noconditionaltask=false;

SEThive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000;

SEThive.groupby.skewindata=true;

SEThive.groupby.skewindata.partitionthreshold=1000000;

SEThive.groupby.skewindata.reduces=1000;

SEThive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1000000000;

SELECT,c.category

FROMusersu

JOINcategoriesc

DISTRIBUTEBYu.id

SORTBYu.id

WHEREu.city='NewYork'

ANDc.category='Technology'

ANDu.age>30

ANDc.rating>4

ANDu.id=c.user_id

ANDu.dateBETWEEN'2020-01-01'AND'2020-12-31'

ANDc.dateBETWEEN'2020-01-01'AND'2020-12-31'

ANDu.state='NY'

ANDc.state='NY'

ANDu.country='US'

ANDc.country='US'

ANDu.gender='M'

ANDc.gender='M'

ANDerests['Technology']>0

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#數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)監(jiān)控與維護(hù)

##Ambari監(jiān)控Hive服務(wù)

在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，Hive作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，其穩(wěn)定性和性能至關(guān)重要。Ambari提供了一個(gè)統(tǒng)一的界面來(lái)管理Hive服務(wù)，包括監(jiān)控、配置和維護(hù)。通過(guò)Ambari，可以實(shí)時(shí)查看Hive服務(wù)的狀態(tài)，監(jiān)控資源使用情況，以及設(shè)置警報(bào)來(lái)及時(shí)響應(yīng)潛在問(wèn)題。

###Ambari界面操作

1.**登錄Ambari**：首先，訪問(wèn)Ambari的Web界面，使用管理員賬號(hào)登錄。

2.**查看Hive服務(wù)**：在主界面中，選擇“Services”，然后找到并點(diǎn)擊“Hive”服務(wù)。

3.**監(jiān)控Hive狀態(tài)**：在Hive服務(wù)頁(yè)面，可以查看Hive服務(wù)的健康狀態(tài)，包括HiveServer2、WebHCat、HiveMetastore等組件的狀態(tài)。

4.**資源監(jiān)控**：Ambari提供了詳細(xì)的資源監(jiān)控，包括CPU、內(nèi)存、磁盤和網(wǎng)絡(luò)使用情況，這對(duì)于理解Hive服務(wù)的性能瓶頸非常有幫助。

5.**設(shè)置警報(bào)**：在“Alerts”選項(xiàng)卡中，可以設(shè)置各種警報(bào)規(guī)則，例如當(dāng)HiveServer2的CPU使用率超過(guò)80%時(shí)發(fā)送警報(bào)。

###示例：設(shè)置CPU使用率警報(bào)

```bash

#Ambari界面操作示例，非代碼示例

#登錄Ambari界面

#進(jìn)入Hive服務(wù)頁(yè)面

#點(diǎn)擊Alerts選項(xiàng)卡

#點(diǎn)擊CreateAlert

#在CreateAlert頁(yè)面中，選擇AlertType為"CPUUsage"

#設(shè)置Threshold為80%

#選擇AlertAction為"Email"

#輸入接收警報(bào)的郵箱地址

#點(diǎn)擊Save保存警報(bào)設(shè)置4.3Hive日志分析與問(wèn)題排查Hive在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)生成大量日志，這些日志對(duì)于診斷問(wèn)題和優(yōu)化性能至關(guān)重要。日志分析可以幫助我們理解Hive的執(zhí)行過(guò)程，發(fā)現(xiàn)潛在的性能瓶頸，以及排查運(yùn)行時(shí)的錯(cuò)誤。4.3.1日志文件位置Hive的日志文件通常位于/var/log/hive目錄下，具體路徑可能因部署環(huán)境而異。4.3.2日志分析技巧查找錯(cuò)誤信息：使用grep命令查找日志中的錯(cuò)誤信息，例如grepERROR/var/log/hive/hive.log。性能瓶頸分析：分析日志中的執(zhí)行時(shí)間，找出耗時(shí)最長(zhǎng)的查詢，例如grep'Totaltimetaken'/var/log/hive/hive.log|sort-n-k4。查詢執(zhí)行計(jì)劃：Hive的日志中包含了查詢的執(zhí)行計(jì)劃，這對(duì)于理解查詢的執(zhí)行流程非常有幫助。4.3.3示例：分析Hive日志中的執(zhí)行時(shí)間#使用grep和sort命令分析Hive日志中的執(zhí)行時(shí)間

grep'Totaltimetaken'/var/log/hive/hive.log|sort-n-k4上述命令將篩選出包含“Totaltimetaken”的日志行，這些行通常表示Hive查詢的總執(zhí)行時(shí)間。通過(guò)sort命令按第四列（執(zhí)行時(shí)間）排序，可以找出執(zhí)行時(shí)間最長(zhǎng)的查詢。4.3.4日志優(yōu)化日志級(jí)別調(diào)整：通過(guò)調(diào)整Hive的日志級(jí)別，可以減少不必要的日志輸出，例如將日志級(jí)別從DEBUG調(diào)整為INFO。日志文件滾動(dòng)：設(shè)置日志文件滾動(dòng)策