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hiveon spark Dead Problem分析背景:最近大数据平台已经为租户的子系统提供了计算和存储能力 。划分的资源需求如下:内存:6TCPU:1600c存储:600T文件系统:HDFS计算组件:hiveonSPARK权限管理:sentry问题描述:子系统分配的租户在运行SPARK作业时会死，登录后台hiveserver2，我一直卡在登录命令行，发现有太多的GC在等待通过jstat查看FGC记录(注意，这是更改后的图，更改前的GC图没有保存 ， 当时FGC达到200多次一分钟 。
1、数据 分析课程笔记-20-HIVE核心技能之窗口函数大家好 。这节课，我们将学习Hive核心技能中最难的部分:窗口函数 。我们之前在学习MySQL的时候学过一些窗口函数，但是只学了三个排序窗口函数 。在这节课中，我们将学习更多的窗口函数 ， 包括累积计算、分区排序、切片排序和offset 分析 。在正式学习之前，我们需要弄清楚窗口函数和GROUPBY分组的区别 。它们功能相似 ， 但本质不同 。
2、程序中的Hive具体是干什么用的呢?Hive是一款基于Hadoop平台的数据仓库工具，具有海量数据存储、横向可扩展、离线批处理等优势 ， 解决了传统关系型数据仓库无法支持海量数据存储、横向可扩展性差的问题 。但是由于Hive的数据存储和数据处理依赖于HDFS和MapReduce，Hive在对数据进行离线批处理时，需要先将查询语言转换成MR任务，由MR批处理返回结果，因此Hive无法满足实时数据查询的需求分析 。
3、查询 hive中有哪些自定义函数 4、数据仓库Hive一个公司不同的项目可能使用不同的数据源 ， 有的在MySQL，有的在MongoDB，有的甚至需要做第三方数据 。但现在想整合数据，进行数据分析 。这时，数据仓库(DW)就派上了用场 。可以对各种业务数据进行过滤和整合 ， 可用于数据分析、数据挖掘和数据报表 。一般来说，数据仓库按照一定的主题集成来自多个数据源的数据 。因为之前的数据不一样 ， 需要提?。?清洗 ， 转换 。
正如我们上面所说 ， 数据仓库接收的数据源是不同的 。如果要整合 ， 需要提取、清洗、转化三个步骤 。这是ETL(extractformload) 。国内最常用的开源数据仓库叫Hive，可以查询存放在HDFS的文件数据，分析 。Hive可以对外提供HiveQL，这是一种类似于SQL语言的查询语言 。
5、[ hive]一种基于Hive日志 分析的大数据存储优化方法【hive 代码分析,SAS链接Hive代码】一种基于Hive log的大数据存储优化方法分析王百度文库一种基于Hive log的大数据存储优化方法2.1优化方法概述Hive作为Hadoop开源分布式平台下的数据仓库工具，用于根据用户需求将存储在上的结构化数据映射成数据表，并能为用户提供类似SQL的HiveQL查询功能 ， 对用户提交的查询进行转换 。
也正因为如此，一般的蜂巢数据仓库并没有进行特别的优化 ， 其查询分析效率也有很大的优化空间背景:最近大数据平台已经通过子系统为租户提供计算和存储能力 。划分的资源需求如下:内存:6TCPU:1600c存储:600T文件系统:HDFS计算组件:hiveonSPARK权限管理:sentry问题描述:子系统分配的租户在运行SPARK作业时会死，登录后台hiveserver2 。我一直卡在登录命令行 ， 发现有太多的GC在等待通过jstat查看FGC记录(注意，这是更改后的图，更改前的GC图没有保存，当时FGC达到200多次一分钟 。
然后通过jmap查看堆信息(这张图也是更改后的图 ， 当时没有保留原图 ， 原来最大堆大小是512m) 。通过上面的分析，我们可以确定到JVM的堆信息太少，但是hiveenv.sh中的JVM信息是在部署的时候更改的，但是我们通过jmap只得到512M的内存，有什么问题？通过金佛看加载的命令信息 。

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