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使用问题记录

问题1：5条数据的表执行count(*)函数，很慢，43s才出结果？

该数仓的分析计算是基于hadoop的mapreduce分布式计算框架运行的，适用于大量/海量数据，少量数据，还是使用单体数据库快。也就是说只有在海量/大量数据场景下，数仓的分析计算才能发挥优势。

问题2：执行 select count(*) 报错，执行select * 正常？

报错如下：

[2024-11-28 10:59:28] [08S01][1] Error while compiling statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. Your endpoint configuration is wrong; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/UnsetHostnameOrPort

日志看不出问题，再查看hadoop yarn resouce节点的日志

tail -300f /home/xxx/hadoop-3.2.2/logs/hadoop-hadoop-resourcemanager-yd-ss.log

提示问题Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster

按照日志提示，及搜索各大技术博客，要么是按日志提示在mapred-site.xml加配置，要么是在yarn-site.xml 文件修改yarn.application.classpath配置，但是自己按提示改完后，均无法解决问题。为此问题苦苦搜索3天，一直无果。

找了hadoop相关视频，准备系统学习下，在实验hadoop的share自带的例子时，发现有如下警告：

2024-12-02 10:54:09,013 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

之前问题是找不到MRAppMaster，这里警告也跟库有关，会不会是因为这个库的问题，于是着手解决这个库的问题,

修改hadoop-env.sh，增加如下配置：

 export HADOOP_HOME=/home/xxx/hadoop-3.2.2export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/nativeexport HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"

解决后重启hadoop服务，再次执行select count（*） from t_user，惊喜的发现竟然成功了。

经过再次复现尝试，mapred-site.xml和yarn-site.xml 文件要配置，hadoop-env.sh文件也要配置，然后依次重启hdfs 和 hive相关服务，即可生效。若只重启hdfs，可能会不生效。

至于为啥select * from t_user 不报错，是因为其只是查询底层数据文件，不存在分析计算，所以未使用mapreduce服务，而select count(*) 需要使用mr进行计算。

问题3：mapreduce 是随着哪个服务启动的？

mapreduce是hadoop下的分布式计算框架，随着yarn服务启动而启动。

问题4：hadoop集群部署时，hdfs和yarn的区别？

hadoop体系在集群部署时，需要部署两个集群，一个是hdfs集群，一个是yarn集群

问题5：hive创建的表，使用desc formatted查询的表信息的注释字段乱码？

编码问题，执行以下脚本即可解决：

ALTER TABLE hive.columns_v2 MODIFY COLUMN COMMENT varchar(4000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL;
ALTER TABLE hive.table_params MODIFY COLUMN PARAM_VALUE mediumtext CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL;
ALTER TABLE hive.partition_params MODIFY COLUMN PARAM_VALUE mediumtext CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL;
ALTER TABLE hive.partition_keys MODIFY COLUMN PKEY_COMMENT varchar(4000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL;

但是这种修改脚本对已经建的表是不生效的，需要把表删除重建才生效。除非在修改字段编码方式时，同时将数据编码方式也修改一下。

问题6：修改完hive-site.xml文件，重新启动hive服务报如下错误：

大概率是配置文件的编码格式问题导致的，只需要将配置文件使用notepad+转换下编码格式再更新即可。

注意事项

1 关于hadoop，在遇到涉及环境变量配置的问题时，可以尝试将其环境变量配置到hadoop下的hadoop-env文件中