hive锁的管理器的介绍

各个管理器的使用:

org.apache.hadoop.hive.gl.lockmgr.DbTxnManager 在 Hive 中被用于实现事务和锁的管理机制。它的使用场景通常涉及以下情况:

ACID事务支持:当需要在 Hive 中进行复杂的数据操作,并确保这些操作以原子性、一致性、隔离性和持久性的方式执行时,可以使用DbTxnManager启用事务支持。这对于需要对数据进行更新、修改或者回滚的业务场景非常有用,例如金融交易、数据仓库加载过程等。

多用户并发访问:当多个用户同时对同一组数据进行读写操作时,使用DbTxnManager可以确保数据的一致性和并发的正确性。它通过提供锁机制,确保相同或相关操作的互斥执行,避免并发读写导致的数据冲突。

大规模数据处理:在需要处理大规模数据集的场景中,使用DbTxnManager可以有效控制数据的并发访问和操作。它可以提供数据分区和并行处理的支持,使得复杂的数据处理任务可以以高效和可扩展的方式执行。

org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DummyTxnManager 是 Hive 中的一个虚拟事务管理器,它不提供真正的事务支持,而是将所有的事务操作视为单个操作进行处理。这个事务管理器的使用场景比较有限,主要适用于以下情况:

非事务性操作:在一些简单的场景中,对于数据的读取和写入操作并不需要满足 ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)事务的要求。此时,可以使用DummyTxnManager来禁用事务支持,简化系统配置和管理。

不需要并发控制:如果应用场景中不需要处理多个用户并发访问和操作共享数据的情况,并且对于数据一致性要求较低,DummyTxnManager可以满足需求。这样可以避免因为事务管理带来的开销,提高读取和写入的性能。

故障测试和调试:在一些测试和调试环境中,可能希望禁用事务管理器,以便更容易进行故障测试、调试和日志分析。DummyTxnManager可以作为临时的解决方案,简化环境配置和排除其他因素对系统的影响。

需要注意的是,DummyTxnManager不提供真实的事务功能,因此不能保证数据的一致性和并发操作的正确性。只有在特定情况下,当对于事务支持没有实际需求,或者在简化环境和测试时,才适合使用DummyTxnManager。

org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.zookeeper.ZooKeeperHiveLockManager

锁的获取与释放:ZooKeeperHiveLockManager负责管理锁的获取和释放过程。当一个用户或应用程序需要访问某个表或分区时,它会尝试获取对应的锁资源。如果锁已经被其他用户或应用程序获取了,它会等待直到锁被释放,然后再进行自身的操作。

锁的粒度与并发控制:ZooKeeperHiveLockManager可以实现精细的锁粒度和并发控制。它可以支持对表、分区或更细粒度的资源进行锁定操作。这样可以避免对整个表进行锁定,提高并发性能。

分布式环境下的锁协调:在分布式环境中,多个Hive实例可能同时竞争同一个表或分区的锁资源。ZooKeeperHiveLockManager通过ZooKeeper的分布式协调功能,确保各个Hive实例之间的锁协调和同步。它利用ZooKeeper提供的原子操作来进行锁的获取和释放,并通过监视器机制来检测锁的状态变化。

相关推荐
youka1508 小时前
大数据学习栈记——Hive4.0.1安装
大数据·hive·学习
IT成长日记21 小时前
【Hive入门】Hive基础操作与SQL语法:DDL操作全面指南
hive·hadoop·sql·ddl操作
IT成长日记21 小时前
【Hive入门】Hive分桶表深度解析:从哈希分桶到Join优化的完整指南
hive·hadoop·哈希算法·哈希分桶·join优化
和算法死磕到底1 天前
ubantu18.04(Hadoop3.1.3)之Spark安装和编程实践
大数据·hadoop·pycharm·spark
菜鸟、上路1 天前
Hadoop 集群扩容新增节点操作文档
大数据·hadoop·分布式
IT成长日记1 天前
【Hive入门】Hive动态分区与静态分区:使用场景与性能对比完全指南
数据仓库·hive·hadoop·动态分区·静态分区
嘟嘟嘟嘟嘟嘟嘟.1 天前
spark和hadoop之间的对比和联系
hadoop·spark
一个数据大开发1 天前
数据资产价值及其实现路径-简答题回顾
大数据·数据仓库·数据
viperrrrrrrrrr71 天前
大数据学习(112)-HIVE中的窗口函数
hive·sql·学习
酷爱码2 天前
如何通过python连接hive,并对里面的表进行增删改查操作
开发语言·hive·python