4. 确认问题是否解决 如果查询执行成功且没有返回“No Stats for”的错误,那么问题已成功解决。如果问题仍然存在,建议重新检查统计信息的收集过程或查看Hive的配置是否正确。 系列图 以下是问题处理的系列图,用于展示执行过程: sequenceDiagram A[用户提交查询] ->> B[Hive执行查询] B -->> A[返回"No Stats fo...
hive报错No Stats for hive报错无法分辨输入 在最初使用 hive ,应该说上手还是挺快的。 Hive 提供的类 SQL 语句与 mysql 语句极为相似,语法上有大量相同的地方,这给我们上手带来了很大的方便,但是要得心应手地写好这些语句,还需要对 hive 有较好的了解,才能结合 hive 特色写出精妙的语句。 关于hive 语言的详细...
Statistics: Num rows: 2 Data size: 27 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE File Output Operator compressed: false Statistics: Num rows: 2 Data size: 27 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE table: input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat output format: org.apache...
Statistics: Numrows:1Data size:8Basic stats: COMPLETEColumnstats:NONEReduce Output Operator sortorder: Statistics: Numrows:1Data size:8Basic stats: COMPLETEColumnstats:NONEvalueexpressions: _col0 (type:bigint) Reduce Operator Tree:GroupByOperator aggregations:sum(VALUE._col0) mode: mergepartial outp...
3.如何查看hiveSQL向量化运行信息 查看hive向量化信息是前置的,可以通过执行计划命令explain vectorization查看向量化描述信息。当然,执行中,也可以通过日志了解向量化执行信息,但相对筛选关键信息比较复杂。 explain vectorization是在hive2.3.0版本之后发布的功能,可以查看map阶段和reduce阶段为什么没有开启矢量化模式,类似调试功...
某些HIVE SQL作业,正常十几分钟即可执行完毕,但有时运行三十多分钟后仍没有成功,怀疑作业卡死;为排查问题,在后台通过beeline登录hs2并直接提交sql进行尝试,发现作业同样存在阻塞。 3.问题排查思路与问题原因 通过show locks命令查看集群中目前已有的所有hive 锁,并基于问题SQL的具体内容推断是否需要特定HIVE锁,从而推断...
hive.compute.query.using.stats=false 或者使用analyze命令重新統計表統計資訊。 analyze table compute statistics; 在自建ECS上提交Hive作業異常 在自建ECS上提交Hive作業(不在EMR產品範圍內),會出現不可預期報錯。請使用EMR Gateway叢集或者使用EMR-CLI自訂部署Gateway環境。更多資訊,請參見使用EMR-CLI自訂部署Gateway...
Hive SQL编译过程 词法、语法解析 : Antlr 定义 SQL 的语法规则,完成 SQL 词法,语法解析,将 SQL 转化为抽象语法树 AST Tree; 语义解析: 遍历 AST Tree,抽象出查询的基本组成单元 QueryBlock; 生成逻辑执行计划: 遍历 QueryBlock,翻译为执行操作树 OperatorTree; ...
SQL查询提交后,数据库对SQL进行重写优化(可选),对SQL进行词法分析、语法分析再生成抽象语法树AST,绑定元数据信息Catalog进行语义验证,优化器再根据CostModel成本模型和stats统计信息来计算成本,并选出最优的执行计划,再生成物理执行计划去进行数据处理。 Apache Calcite处理流程也是类似: ...
我们接下来举几个常用 SQL 语句转化为 MapReduce 的具体步骤: Join的实现原理 以下面这个SQL为例,讲解 join 的实现: 代码语言:javascript 复制 select u.name,o.orderid from order o join user u on o.uid=u.uid; 在map的输出value中为不同表的数据打上tag标记,在reduce阶段根据tag判断数据来源。MapReduce...