本文来自网易云社区
作者:王潘安
快速解决方法
目前的hive客户端在执行desc tablexxx和show create table xxx命令的时候,字段的中文注释会出现乱码情况,如(????)。在使用 ROW FORMAT SERDE ‘org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe’ 建表的时候,注释则会出现from deserializer。以下几个步骤可以帮你快速解决这些问题:
1.首先在hive客户端的conf目录下找到hive-site.xml配置文件,查询本机hive所连接的metastore地址。例如:
<property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://10.120.xxx.xxx:3306/hive_study</value> </property>
连接该数据库。找到表COLUMNS_V2并查询其中的字段。如果为类似以下的乱码:
| 952 | ?????????? | in_l_notice_mail | string | 14 | | 952 | ???????? | live_course_notice_mail | string | 22 | | 952 | ???????????????? | mark_best_reply | string | 4 | | 952 | ??????????? | platform_notice_mail | string | 13 | | 952 | ???????? | question_answered | string | 3 | | 952 | ????????? | question_digged | string | 6 | | 952 | sns??????? | sns_friends_attend | string | 20 | | 952 | sns??????? | sns_new_fans | string | 21 | | 952 | | study_plan_notice | string | 15 | | 952 | ??id
则对数据库做如下设置:
//修改字段注释字符集 alter table COLUMNS_V2 modify column COMMENT varchar(256) character set utf8; //修改表注释字符集 alter table TABLE_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8; //修改分区注释字符集 alter table PARTITION_KEYS modify column PKEY_COMMENT varchar(4000) character set utf8;
并且重新建hive表(不是metastore的表)。如果COLUMNS_V2中的数据不为乱码,则不用做任何操作,跳过此步。
2.将本文附件中的两个jar包替换到hive客户端的lib目录中。
3.重启hive客户端,测试一下效果。
解决过程及BUG原因解释
1.准备工作
首先在自己电脑上部署HADOOP,HIVE环境。下载hive和Hive-JSON-Serde,链接:https://github.com/apache/hive https://github.com/rcongiu/Hive-JSON-Serde 确保可以运行起来。然后就要做好以下准备:
1.找到hive运行时打印的log的位置。如果没有配置如下属性,那就是默认位置:
<property> <name>hive.exec.local.scratchdir</name> <value>${system:java.io.tmpdir}/${system:user.name}</value> <description>Local scratch space for Hive jobs</description> </property>
以云课堂为例,就是放在/tmp/study目录下,日志会记录在hive.log中。
2.准备好调试环境。找到hadoop的目录,在bin目录下找到hadoop这个可执行的命令,打开它,找到如下一段代码:
if [ "$COMMAND" = "fs" ] ; then .apache.hadoop.fs.FsShell elif [ "$COMMAND" = "version" ] ; then .apache.hadoop.util.VersionInfo elif [ "$COMMAND" = "jar" ] ; then .apache.hadoop.util.RunJar elif [ "$COMMAND" = "key" ] ; then .apache.hadoop.crypto.key.KeyShell elif [ "$COMMAND" = "checknative" ] ; then .apache.hadoop.util.NativeLibraryChecker
把他改为:
if [ "$COMMAND" = "fs" ] ; then .apache.hadoop.fs.FsShell elif [ "$COMMAND" = "version" ] ; then .apache.hadoop.util.VersionInfo elif [ "$COMMAND" = "jar" ] ; then if ! echo "$HADOOP_CLIENT_OPTS"|fgrep 'dt_socket' ; then HADOOP_CLIENT_OPTS="$HADOOP_CLIENT_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8765" fi HIVE_DEBUG_RECURSIVE=y HIVE_MAIN_CLIENT_DEBUG_OPTS="suspend=n,address=8765" HIVE_CHILD_CLIENT_DEBUG_OPTS="suspend=y,address=8766" export HADOOP_CLIENT_OPTS HIVE_CHILD_CLIENT_DEBUG_OPTS HIVE_DEBUG_RECURSIVE HIVE_MAIN_CLIENT_DEBUG_OPTS .apache.hadoop.util.RunJar elif [ "$COMMAND" = "key" ] ; then .apache.hadoop.crypto.key.KeyShell elif [ "$COMMAND" = "checknative" ] ; then .apache.hadoop.util.NativeLibraryChecker
这样,就打开了端口号为8765的远程调试端口
具体为啥这样设置,参考这篇博客:http://blog.csdn.net/wisgood/article/details/38047921
2.查找BUG
首先声明,以下所有的调试都是基于hive 1.2.1版本和json-serde 1.3.6的版本。
Hive客户端的启动是在源码的cli目录下的org.apache.hadoop.hive.cli包中的CliDriver类中,它又具体去调用了ql目录下的org.apache.hadoop.hive.ql包中的Driver类。因此,我们在IDE中只需要引入ql目录下的maven工程即可。
打开Driver类,找到它的run方法,这便是hive命令执行的函数入口。在run方法中,主要调用的就是runInternal方法。而runInternal方法中主要就是调用了compileInternal和execute方法,也就是编译命令和执行命令两部分。
编译阶段
首先我们看看compile阶段干了些啥,通过跟踪compileInternel方法,我们可以知道,它最终调用的是compile方法。这个方法主要是用来生成执行计划树的。首先解析出树形结构,这段代码慎重跟踪下去,水太深,会游泳的可以下去看看:
ParseDriver pd = new ParseDriver(); ASTNode tree = pd.parse(command, ctx);
然后进行语义分析:
BaseSemanticAnalyzer sem = SemanticAnalyzerFactory.get(conf, tree); sem.analyze(tree, ctx);
接着生成执行计划:
plan = new QueryPlan(queryStr, sem, perfLogger.getStartTime(PerfLogger.DRIVER_RUN), queryId, SessionState.get().getCommandType());
最后还要拿到返回结果的模板,也就是说明返回值的样子:
schema = getSchema(sem, conf);
在这个过程中,我们重点关注的是语义分析和返回值模板的情况。可以看到,语义分析首先通过工厂返回了一个BaseSemanticAnalyzer,这是一个父类,而我们执行类似show create table xxx的时候,它实际执行的是它的一个子类DDLSemanticAnalyzer中的analyzeInternal方法。我们去看这个方法,发现它是一堆switch case,我们在其中找到如下代码:
case HiveParser.TOK_SHOW_CREATETABLE: ctx.setResFile(ctx.getLocalTmpPath()); analyzeShowCreateTable(ast); break;
跟到analyzeShowCreateTable方法中去,发现有这样一段代码:
Table tab = getTable(tableName);
好激动,貌似拿到了表信息,我们把断点打在这,并且进行调试,看看这个tab变量里面究竟有啥:
发现什么表信息都有,的确去metastore库里面拿了东西,注意:我这里的comment是???这样的乱码是因为我的metastore里面的表的编码格式没改。所以到目前为止,hive的代码是正常的。
在analyzeShowCreateTable方法中,还有几个要注意的点,一个是:
showCreateTblDesc = new ShowCreateTableDesc(tableName, ctx.getResFile().toString());
一个是:
setFetchTask(createFetchTask(showCreateTblDesc.getSchema()));
还有一个:
rootTasks.add(TaskFactory.get(new DDLWork(getInputs(), getOutputs(), showCreateTblDesc), conf));
首先看ShowCreateTableDesc类里面有什么,发现有这样一个字符串常量:
private static final String schema = "createtab_stmt#string";
通过对比这个类同包中的其他类的schema常量,比如DescTableDesc类:
private static final String schema = "col_name,data_type,comment#string:string:string";
不难猜出,这个就是定义输出结果的样子和每个结构的类型的常量。接着我们看createFetchTask方法,在这个里面,它把上面说的字符串schema解析出来放到了Properties配置中:
String[] colTypes = schema.split("#"); prop.setProperty("columns", colTypes[0]); prop.setProperty("columns.types", colTypes[1]); prop.setProperty(serdeConstants.SERIALIZATION_LIB, LazySimpleSerDe.class.getName());
看到这段代码,简直点燃了我的兴奋点!我们的问题不就是字段注释乱码吗?(剧透一下,如果你不给hive传注释信息,那么hive就给你写个from deserializer)这里定义了字段名字,字段类型以及序列化类,但是没有定义字段注释!难道问题就出在这?然而仔细想想,这个地方就是误导你的。因为在这个阶段虽然已经在metastore中获取了table信息,然而这个阶段仍然是编译阶段,具体的命令还没有执行。另外在property中,设置的都是常量,所以它更不可能是最后的返回结果。其实它的作用是描述这个模板的类型以及序列化方法,而不是用来描述最后的结果的。
最后我们再来看rootTasks.add方法干了什么,可以发现,TaskFactory通过get方法产生了一个task,放到了task的序列中,这个get方法通过你传入进来的work类型,找到相应的task类型,并且通过java的反射机制创建一个task实例。在这里,我们传入的是一个DDLWork,因此它会创建一个DDLTask。我们要牢记这个DDLTask类,因为后面的执行过程中,就是去执行它!
网易云免费体验馆,0成本体验20+款云产品!
更多网易研发、产品、运营经验分享请访问网易云社区。
相关文章:
【推荐】 3分钟带你了解负载均衡服务
【推荐】 FUI- 我离钢铁侠还差几步?