Hive中如何进行数据监控操作？代码举例讲解

在Hive中,我们可以使用以下方式进行数据监控操作:

1. 查看任务执行日志:

• 使用SHOW LOCKS和SHOW TRANSACTIONS语句可以查看Hive任务的执行日志。
• 这可以帮助我们监控Hive任务的执行状态和进度。
  例如:

SHOW LOCKS;   -- 查看 Hive中当前的锁信息

SHOW TRANSACTIONS; -- 查看Hive中的当前事务信息

2. 监控HDFS文件读写:

• 我们可以定期查看Hive表所在HDFS路径的文件数量变化情况,来监控Hive表的更新频率。
  例如:
  使用HDFS CLI查看my_table表所在HDFS文件路径的文件数量:

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/my_db.db/my_table/

发现文件数量由昨天的100个增长到今天的200个,说明my_table表新增了100个文件,数据量有所增加。

3. 查看YARN资源使用:

• 我们可以在YARN的UI界面监控Hive任务使用的内存.CPU等资源情况。
• 这可以帮助我们发现Hive任务是否超出集群资源限制,及时进行优化调整。
  例如:
  在YARN的Scheduler UI界面,选择正在运行的Hive任务,可以看到:

Memory used: 5 GB     -- 任务使用的内存
CPU used: 10 cores       -- 任务使用的CPU核数

等资源使用信息。

4. 追踪Hive SQL执行计划:

• 在Hive CLI中使用EXPLAIN关键字可以查看Hive SQL语句的执行计划。
• 这可以帮助我们分析Hive SQL的执行效率,并进行优化。
  例如:

EXPLAIN SELECT * FROM my_table WHERE col1 > 10;

-- 执行计划如下
STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-1 is a root stage

STAGE PLANS:
  Stage: Stage-1  
    Map Reduce 
      Map Operator Tree:
          TableScan
            alias: my_table
            Statistics: Num rows: 100 Data size: 10MB
            Start row offset: 0
            Stop row offset: 100
            Select Operator
                expressions: col1 (type: int)
                predicate: (col1 > 10) (type: boolean)
                Statistics: Num rows: 90 Data size: 9MB
                cardinality: 90
                Escape Join