hive3.X的HiveServer2 内存泄漏问题定位与优化方案(bug)

参考文档:

https://juejin.cn/post/7141331245627080735?searchId=20230920140418F85636A0735C03971F71

官网社区:

https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-22275

In the case that multiple statements are run by a single Session before being cleaned up, it appears that OperationManager.queryIdOperation is not cleaned up properly.

See the log statements below - with the exception of the first "Removed queryId:" log line, the queryId listed during cleanup is the same, when each of these handles should have their own queryId. Looks like only the last queryId executed is being cleaned up.

As a result, HS2 can run out of memory as OperationManager.queryIdOperation grows and never cleans these queryIds/Operations up.

解决

既然找到了问题,那么解决方案就清楚了,那便是将 Query Id 这个值设置成 Operation 级别,而不是 HiveSession 级别,此问题影响 Hive3.x 版本,2.x 暂时没有这个特性,因此不受影响。再对照官方已知的 issue,此问题是已知 issue,目前 Hive 已经将此问题修复,且合入了4.0的版本,

但是由于该 issue 是针对 4.0.0 的代码修复的,对于 3.x 系列并没有 patch,直接 cherry-pick 将会有大量的代码不兼容,因此需要自行参考进行修复,修复的思路为给 Operation 新增:

将 Query Id 从 HiveSession 级别移除,存入 Operation 级别,同时更新 Query Id 的获取和设置:

对 Hive 进行重新打包,在现有集群上对 hive-service-x.x.x.jar 进行替换,即可修复此问题。

相关推荐
武子康1 小时前
大数据-98 Spark 从 DStream 到 Structured Streaming:Spark 实时计算的演进
大数据·后端·spark
Lx3526 小时前
复杂MapReduce作业设计:多阶段处理的最佳实践
大数据·hadoop
武子康9 小时前
大数据-100 Spark DStream 转换操作全面总结:map、reduceByKey 到 transform 的实战案例
大数据·后端·spark
Lx3521 天前
Hadoop数据处理优化:减少Shuffle阶段的性能损耗
大数据·hadoop
武子康1 天前
大数据-99 Spark Streaming 数据源全面总结:原理、应用 文件流、Socket、RDD队列流
大数据·后端·spark
Lx3522 天前
Hadoop容错机制深度解析:保障作业稳定运行
大数据·hadoop
计算机毕业设计木哥2 天前
计算机毕设选题推荐:基于Java+SpringBoot物品租赁管理系统【源码+文档+调试】
java·vue.js·spring boot·mysql·spark·毕业设计·课程设计
IT毕设梦工厂3 天前
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的客户购物订单数据分析与可视化系统-Hadoop-Spark-数据可视化-BigData
大数据·hadoop·数据分析·spark·毕业设计·源码·bigdata
大数据CLUB3 天前
基于spark的澳洲光伏发电站选址预测
大数据·hadoop·分布式·数据分析·spark·数据开发
计算机编程小央姐3 天前
跟上大数据时代步伐:食物营养数据可视化分析系统技术前沿解析
大数据·hadoop·信息可视化·spark·django·课程设计·食物