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hive任务监控平台

xiaofei
监控平台
2025-09-22 22:41:01
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文章阐述了关于hive任务监控平台，以及hive任务到一半卡住了的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、数据迁移工具,用这8种就够了!
2、大数据平台架构——框架篇
3、大数据任务调度平台选型建议
4、程序中的Hive具体是干什么用的呢?
5、一文带你搞懂EasyData的发布中心-在线发布使用流程!

数据迁移工具,用这8种就够了!

FineDataLink是国内做的比较好的ETL工具，是一站式的数据处理平台。它具备高效的数据同步功能，可以实现实时数据传输、数据调度、数据治理等各类复杂组合场景的能力，提供数据汇聚、研发、治理等功能。FineDataLink拥有低代码优势，通过简单的拖拽交互就能实现ETL全流程。

在数据处理和迁移场景中，以下八种ETL数据迁移工具是非常常用的：Kettle：特性：开源的Java工具，绿色无需安装，高效稳定。功能：支持数据抽取和转换，通过transformation和job脚本实现工作流程管理。DataX：来源：阿里巴巴的开源数据同步工具。应用：广泛应用于异构数据源间同步，如MySQL、Oracle等。

（图片来源网络，侵删）

Kettle：开源Java工具：具有直观的图形化界面。组件丰富：如Spoon负责设计，Pan负责执行，CHEF负责调度。DataX：阿里云开源：专为大数据迁移设计。高效能：支持8万+作业/日，300TB+的数据传输能力。分布式部署：确保数据价值的高效释放和稳定性。DataPipeline：日志驱动：支持实时和批量处理。

使用PC克隆应用 PC克隆应用是一种高效的数据迁移工具，特别适用于华为电脑用户。它能够在较短时间内将旧电脑上的基础数据（如文档、图片、应用等）迁移到新电脑，实现新旧电脑的无缝衔接。

与其他PC迁移工具相比，功能较少。图片：OneDrive 简介：OneDrive是Microsoft提供的云存储服务，对于运行Windows 10/11的用户来说，它是一个方便的数据迁移解决方案。通过登录相同的Microsoft帐户，用户可以在不同计算机之间同步系统设置，并使用OneDrive轻松移动文件。优点：精心设计和优化的用户界面。

（图片来源网络，侵删）

大数据平台架构——框架篇

1、大数据平台架构——框架篇大数据平台架构是对海量数据从***集、存储、计算、应用、管理、运维等多方位、多维度的组合研究设计，旨在建设合理、高效的大数据平台。以下是大数据平台架构中各个关键框架的详细介绍：大数据存储计算 Hadoop：Hadoop是大数据存储和计算的鼻祖，大多数开源的大数据框架都依赖Hadoop或与其兼容。

2、数据安全：Apache Ranger或Sentry等工具为大数据平台提供数据安全保障。云基础架构：Kubernetes等云基础架构简化了大数据平台的部署与运维。这些框架和模块共同构成了大数据平台的完整架构，为数据驱动的决策提供了强大的支持。

3、实时计算层是大数据平台对实时性需求的重要支撑，主要包括Storm和Spark Streaming等实时计算框架。其中，Spark Streaming因其与Spark的良好结合以及相对较低的延时性而备受青睐。通过Flume收集前端日志，并实时发送给Spark Streaming进行处理，最终将结果存储至Redis等实时数据存储系统中，供业务实时访问。

4、基础层大数据引擎 MapReduce：MapReduce是一种编程模型和处理大量数据的框架。它将复杂的任务分解为两个主要阶段：Map（映射）和Reduce（归约），使得开发者能够编写出处理大规模数据的并行计算程序。

大数据任务调度平台选型建议

1、综上所述，在大数据任务调度平台的选型过程中，需要根据团队的技术背景、业务需求以及平台特性进行综合评估。Apache Airflow和DolphinScheduler分别适用于熟悉Python和需要分布式、可视化工作流调度的场景，而Azkaban和Luigi则分别适用于小型Hadoop生态系统和预算有限的场景。

2、Azkaban：由LinkedIn开源的批量工作流任务调度器，支持定义任务依赖关系并提供web界面管理。相较于Oozie，Azkaban的用户界面友好，易于上手，但安全性及任务失败恢复机制相对Oozie有所欠缺。

3、根据当前流程的上一个任务的运行状态来决定之后要运行哪一个后置加工。适用于弱依赖的使用场景。总结 Dolphin Scheduler作为数据加工的开源任务调度系统解决方案，具有易用性、高可用性、支持多种任务类型、操作类型多样性、参数设置灵活、补数操作便捷以及社区活跃等优势。

4、灵活的任务调度策略多种调度方式：TASKCTL支持基于时间、事件等多种调度方式，用户可以根据实际需求选择合适的调度策略。动态调整调度***：在业务需求发生变化时，用户可以随时调整调度***，无需手动修改作业配置。

程序中的Hive具体是干什么用的呢?

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询转换为MapReduce任务，运行在Hadoop集群上。它简化了查询语言，方便用户在大规模数据集上进行查询和分析，不支持实时事务处理，着重于批处理任务。Hive通过将SQL查询语句翻译为MapReduce作业，交由Hadoop处理。

Hive的工作流程是一个复杂而高效的过程，它通过与Hadoop的结合，实现了对大规模数据的分布式存储和查询处理。了解Hive的工作流程对于深入理解Hive的运行机制、优化查询性能以及进行故障排查等方面都具有重要意义。在面试中，能够清晰地阐述Hive的工作流程也是展示自己大数据处理能力和技术储备的重要方式。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL查询功能；其本质是将HQL转化成MapReduce程序。

Hive还提供了元数据管理功能，可以将数据的结构和模式存储在内置的关系型数据库中，提供了可插拔的外部表机制，可以与其他数据存储系统进行连接。此外，Hive还支持数据压缩和优化技术，以提高查询性能和节省存储空间。

用户接口（Client）Hive提供了多种用户接口，以便用户能够与Hive进行交互。这些接口包括：CLI（Command-Line Interface）：命令行接口，用户可以在命令行中直接输入HiveQL语句进行查询。JDBC/ODBC：通过JDBC或ODBC接口，用户可以使用Java程序或支持ODBC的数据库工具（如Excel、Access等）来访问Hive。