Hive 作业运行报 read time out 错误解决
在使用 Hive 运行作业时，有时会遇到 "read time out" 错误。这个错误通常发生在执行比较大的查询或者作业时，由于网络延迟或执行时间过长导致连接超时。本文将介绍如何解决这个问题并提供相应的代码示例。
产生问题的原因
当 Hive 作业执行时间长或者涉及海量数据时，可能会导致客户端和服务器之间的连接超时。连接超时通常是由于网络延迟、资源不足或哈哈其他因素导致。为了解决这个问题，我们可以采取以下方法。
解决方案
1. 增加超时时间
首先，我们可以尝试增加 Hive 客户端的超时时间来避免连接超时。这可以通过在 Hive 配置文件中设置 hive.execution.engine=tez 后的属性 hive.execution.engine.specific.extrajars.path 来实现。示例代码如下：
SET hive.execution.engine=tez;
SET hive.execution.engine.specific.extrajars.path=<path_to_jar>;
其中，<path_to_jar> 是自定义的 jar 文件路径，用于增加超时时间。
2. 调整查询参数
如果增加超时时间没有效果，我们可以尝试调整查询参数以提高作业的执行效率。以下是一些常用的参数调整示例：
-
首先，我们可以尝试增加 Mapper 的数量，这样可以更快地处理数据。示例代码如下：
SET mapreduce.job.maps=<num_of_maps>;其中，
<num_of_maps>是 Map 的数量。 -
另外，我们还可以尝试增加 Reducer 的数量，以提高作业的并行度。示例代码如下：
SET mapreduce.job.reduces=<num_of_reduces>;其中，
<num_of_reduces>是 Reduce 的数量。 -
最后，我们还可以尝试调整 Hive 的内存分配，以提高作业的性能。示例代码如下：
SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<bytes_per_reducer>;其中，
<bytes_per_reducer>是每个 Reducer 处理的数据量。
3. 使用压缩技术
如果以上方法仍然无法解决问题，我们可以尝试使用压缩技术来减少数据的传输量。压缩可以减少数据的存储空间和网络传输时间，从而提高作业的执行效率。以下是一些常用的压缩技术示例：
-
使用 Snappy 压缩：
SET mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; SET hive.exec.compress.output=true; -
使用 LZO 压缩：
SET mapreduce.map.output.compress.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec; SET hive.exec.compress.output=true; -
使用 Gzip 压缩：
SET mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; SET hive.exec.compress.output=true;
总结
当 Hive 作业运行时出现 "read time out" 错误时，我们可以采取一些方法来解决这个问题。首先，我们可以增加超时时间以避免连接超时。如果这没有效果，我们可以调整查询参数以提高作业的执行效率。另外，我们还可以尝试使用压缩技术来减少数据的传输量。通过采取这些措施，我们可以解决 Hive 作业运行报 read time out 错误的问题，提高作业的执行效率。
希望本文对你理解和解决 Hive 作业运行报 read time out 错误有所帮助。