1.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
2.Hive MetaStore 的源码挑战及优化方案
3.为什么sparkSQL
4.如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?

Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程

       集成Hadoop 3.3.5与Hive 4.0.0-beta-1、Tez 0..2和Iceberg的源码过程中，尽管资料匮乏且充满挑战，源码但通过仔细研究和实践，源码最终成功实现了。源码以下是源码菠菜源码基地关键步骤的总结：

       前置准备

       Hadoop 3.3.5：由于Hive依赖Hadoop，确保已安装并配置。源码

       Tez 0..2：作为Hive的源码计算引擎，需要先下载（Apache TEZ Releases）并可能因版本差异手动编译以适应Hadoop 3.3.5。源码

       源码编译与配置

       从release-0..2下载Tez源码，源码注意其依赖的源码Protocol Buffers 2.5.0。

       修改pom.xml，源码调整Hadoop版本和protobuf路径，源码同时配置Maven仓库。源码

       编译时，源码马来溯源码和企标溯源码可以跳过tez-ui和tez-ext-service-tests以节省时间。

       安装与配置

       将编译后的Tez包上传至HDFS，并在Hadoop和Hive客户端配置tez-site.xml和环境变量。

       Hive集成

       Hive 4.0.0-beta-1：提供SQL查询和数据分析，已集成Iceberg 1.3无需额外配置。

       下载Hive 4.0.0的稳定版本，解压并配置环境变量。

       配置Hive-site.xml，包括元数据存储选择和驱动文件放置。

       初始化Hive元数据并管理Hive服务。

       使用Hive创建数据库、表，以及支持Iceberg的分区表。

       参考资源

       详尽教程：hive4.0.0 + hadoop3.3.4 集群安装

       Tez 安装和部署说明

       Hive 官方文档

       Hadoop 3.3.5 集群设置

Hive MetaStore 的源码和复制源码区别是什么挑战及优化方案

       Hive，作为Apache Hadoop上的数据仓库工具，提供了强大的SQL查询能力，处理大规模数据。核心组件Hive MetaStore负责存储和管理Hive表、分区和数据库的元数据，如表名、列信息和存储位置。元数据的结构复杂，涉及多张关联表，如DBS、TBLS、PARTITIONS和SDS，用于细致管理。

       然而，红角鸮源码49专精源码普攻速随着业务扩展，元数据量爆炸式增长，尤其是在互联网公司，Hive表的分区数可能达到百万甚至亿级，导致MetaStore和MySQL服务面临严峻挑战。查询延迟增加，并发请求过多时，MetaStore查询会阻塞，进而影响整个大数据查询性能。

       针对这些挑战，有几种优化策略：首先，分库分表可以分散MetaStore的负载，但涉及到Hive源代码的大幅调整，风险和成本较高，仿易企秀源码最新源码且后期维护复杂。其次，读写分离通过创建只读MetaStore集群，降低主库压力，但无法根本解决数据量大的问题，快手等公司已实践。分布式数据库如TiDB，提供更好的扩展性和性能，但需注意兼容性和运维风险，VIVO和知乎已采用。MetaStore API的优化可以解决部分问题，但需要持续改进。WaggleDance和MetaStore Federation通过代理和路由技术，减少了元数据操作的复杂性，但可能带来配置管理和数据迁移的挑战，滴滴和腾讯已采用或类似方法。

       总的来说，优化选择需权衡开发成本、运维难度、业务影响等因素，流量控制和降级也是应对高峰流量的辅助手段。在实际应用中，需要根据具体情况进行定制化解决方案，关注"大数据小百科"获取更多技术分享。

为什么sparkSQL

       Shark和sparkSQL 但是，随着Spark的发展，其中sparkSQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于hive，只是兼容hive；而hive on spark是一个hive的发展计划，该计划将spark作为hive的底层引擎之一，也就是说，hive将不再受限于一个引擎，可以采用map-reduce、Tez、spark等引擎。

       ã€€ã€€Shark为了实现Hive兼容，在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业（辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化）；同时还依赖Hive Metastore和Hive SerDe（用于兼容现有的各种Hive存储格式）。这一策略导致了两个问题，第一是执行计划优化完全依赖于Hive，不方便添加新的优化策略；二是因为MR是进程级并行，写代码的时候不是很注意线程安全问题，导致Shark不得不使用另外一套独立维护的打了补丁的Hive源码分支（至于为何相关修改没有合并到Hive主线，我也不太清楚）。

       ã€€ã€€æ­¤å¤–，除了兼容HQL、加速现有Hive数据的查询分析以外，Spark SQL还支持直接对原生RDD对象进行关系查询。同时，除了HQL以外，Spark SQL还内建了一个精简的SQL parser，以及一套Scala DSL。也就是说，如果只是使用Spark SQL内建的SQL方言或Scala DSL对原生RDD对象进行关系查询，用户在开发Spark应用时完全不需要依赖Hive的任何东西。

如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?

       在处理数据时，我们经常需要将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型。在数据迁移任务中，如果涉及到使用datax进行数据迁移，且源数据或目标数据中出现了Hive的DECIMAL数据类型，那么如何确保数据迁移的准确性和完整性就成为了一个关键问题。本文将详细介绍如何更改datax以支持Hive的DECIMAL数据类型。

       在JAVA中，主要使用float/double和BigDecimal来存储小数。其中，float和double在不需要完全精确的计算结果的场景下，可以提供较高的运算效率，但当涉及到金融等场景需要精确计算时，必须使用BigDecimal。

       Hive支持多种数字类型数据，如FLOAT、DOUBLE、DECIMAL和NUMERIC。DECIMAL数据类型是后加入的，允许设置精度和标度，适用于需要高度精确计算的场景。

       若要使datax支持Hive的DECIMAL数据类型，关键在于修改datax源码，增强其对DECIMAL数据的读取和写入能力。主要通过以下几个步骤：

       1. **修改HDFS Reader**：在处理Hive ORC文件时，需要修改HDFS Reader插件中的相关类和方法，如DFSUtil#transportOneRecord。通过该步骤，确保能正确读取到ORC文件中的DECIMAL字段。datax的Double类型可以通过其内部的rawData字段存储数据的原始内容，支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double，因此可以实现不修改HDFS Reader代码，直接读取并处理DECIMAL数据的目标。配置作业时，将Hive的DECIMAL字段指定为datax的Double类型，HDFS Reader在底层调用Hive相关API读取ORC文件中的DECIMAL字段，将其隐式转换为Double类型。datax的Double类型支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double，确保后续写入操作的精度。

       2. **修改HDFS Writer**：为了支持写入数据到Hive ORC文件中的DECIMAL字段，同样需要在HDFS Writer插件中进行相应的代码修改。修改后的代码确保能够将datax的Double字段正确写入到Hive ORC文件中的DECIMAL字段。使用方法com.alibaba.datax.common.element.DoubleColumn#asBigDecimal，基于DoubleColumn底层rawData存储的原始数据内容，将字段值转换为合适的外部数据类型。这一过程不会损失数据精度。

       综上所述，通过修改datax的HDFS Reader和Writer插件，实现对Hive DECIMAL数据类型的读取和写入支持，确保数据迁移过程的准确性和完整性，从而满足复杂数据迁移场景的需求。