cdh中hive数组下标越界

在CDH中使用Hive时，当我们尝试访问数组时，如果数组下标超出了数组的范围，就会出现数组下标越界的错误。

数组下标越界是指访问数组时使用了超出数组边界的下标值。在CDH的Hive中，数组是一个有序集合，通过下标来访问数组元素。一般情况下，数组的下标范围是从0开始到数组长度减1。

当我们尝试使用超出这个范围的下标值来访问数组元素时，CDH的Hive会抛出一个数组下标越界的错误。这个错误提示告诉我们我们尝试访问的数组下标超出了数组的长度范围，因此无法找到对应的元素。

为了避免数组下标越界错误，我们需要在访问数组之前先检查数组的长度，确保要访问的下标值在数组的范围内。如果我们需要访问一个可能超出数组边界的下标值，可以通过使用条件语句或者判断数组的长度来避免数组越界错误的发生。

总之，在CDH的Hive中，如果出现数组下标越界的错误，我们需要检查我们尝试访问的数组下标是否超出了数组的长度范围，并对此进行合理的处理。

相关问题

cdh-hive2.1.1版本orc格式表读取包数组越界替换包

在使用cdh-hive2.1.1版本orc格式表读取时，使用包数组可能会引发越界错误。对于这个问题，可以使用替换包来解决。具体来说，是需要使用cdh-hive2.1.1版本中的orc-core-1.5.11.jar文件来替换掉原来的orc-core-1.5.3-cdh5.7.0.jar文件。这样做的原因是，orc-core-1.5.3-cdh5.7.0.jar文件中存在着数组越界的问题，而orc-core-1.5.11.jar文件则修复了这个问题。

替换包的过程如下：

1.将orc-core-1.5.3-cdh5.7.0.jar文件从Hadoop的lib目录下移除。

2.将orc-core-1.5.11.jar文件复制到Hadoop的lib目录下。

3.重启Hadoop集群，并重新启动Hive服务。

通过替换包的方式，可以有效地解决cdh-hive2.1.1版本orc格式表读取包数组越界的问题，确保数据的正常读取和分析。

cdh配置hive on spark

### 回答1：
CDH（Cloudera's Distribution for Hadoop）是Cloudera公司针对Hadoop生态系统进行的一系列软件包和工具的集成，其中包括Hive on Spark的配置。

Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，方便用户使用SQL语言对存储在Hadoop中的大型数据集进行查询和分析。Spark是一个快速、通用的数据处理引擎，具有内存计算的特性，能在内存中高效地处理大规模数据。

在CDH中配置Hive on Spark需要进行以下步骤：

1. 确保CDH集群已经正确安装和配置，并且已经启动了Hive服务和Spark服务。

2. 在CDH管理界面中，选择Hive服务，然后点击“配置”选项卡。

3. 在配置页面中，找到“Hive 服务”下的“Ancillary Service Configuration”部分。在“Spark”部分中，填写正确的Spark主节点地址和端口号。

4. 点击“保存并重启”以应用配置更改。

5. 在CDH管理界面中，选择Spark服务，然后点击“配置”选项卡。

6. 在配置页面中，找到“Spark 特定”的部分。在“Spark 实例模式”中选择“Standalone”，表示将使用独立的Spark集群。

7. 在“Spark 主节点地址”中填写正确的Spark主节点的地址。

8. 点击“保存并重启”以应用配置更改。

9. 配置完成后，可以使用HiveQL语句在Hive中使用Spark进行查询和分析数据。在Hive命令行或Hue界面中，编写需要的查询语句并执行。

通过以上步骤，就可以在CDH上成功配置Hive on Spark。这样就可以同时利用Hive和Spark的强大功能，实现对大规模数据的高效分析和处理。

### 回答2：
CDH配置Hive on Spark是指在CDH平台上配置使用Spark作为Hive的计算引擎。下面是具体的步骤：

1. 首先，确保已经在CDH平台上安装了Hive和Spark组件。

2. 在Hive的配置文件中，需要添加以下参数来启用Hive on Spark：
hive.execution.engine = spark
hive.spark.client.connect.timeout = 300s
hive.spark.client.server.connect.timeout = 300s

3. 在Spark的配置文件中，需要增加以下参数来支持Hive on Spark：
spark.master = yarn-client
spark.deploy.mode = client
spark.submit.deployMode = client
spark.yarn.queue = default
spark.executor.instances = 10
spark.executor.memory = 4G
spark.executor.cores = 2
spark.driver.memory = 4G

4. 然后，重启Hive和Spark的服务。

5. 运行Hive脚本或者Hive命令时，可以在Hive中使用"hive.execution.engine=spark"设置为Spark引擎，或者在命令行中使用"--engine=spark"参数。

配置完成后，Hive会将相应的作业提交给Spark来执行，利用Spark的分布式计算能力加速Hive查询的执行速度。需要注意的是，配置Hive on Spark需要确保CDH平台中的Hive和Spark是兼容的，并且调整Spark的资源配置以满足计算需求。

总之，通过CDH配置Hive on Spark可以充分发挥Spark的并行处理能力，提高Hive查询的执行效率和性能。

### 回答3：
CDH是一种大数据解决方案，用于配置Hive on Spark的步骤如下：

1. 首先，确保已安装CDH集群并启动了Hive和Spark组件。如果还没有安装，请按照CDH文档进行安装和配置。

2. 检查Hive和Spark的版本兼容性。Hive on Spark需要Hive和Spark版本之间的兼容性，查看CDH文档以了解哪些版本适用于您的集群。

3. 在Hive配置文件中启用Hive的Spark支持。打开Hive配置文件（hive-site.xml），设置hive.execution.engine为spark。

4. 配置Spark属性。在Spark配置文件（spark-defaults.conf）中，设置spark.master为yarn-client或yarn-cluster，这取决于您的CDH集群配置。还可以通过设置其他属性来优化Spark执行引擎的性能。

5. 启动Hive服务。重启Hive服务以使配置更改生效。您可以使用以下命令重新启动Hive服务：
sudo service hive-server2 restart

6. 测试Hive on Spark。使用Hive命令行或其他Hive客户端，运行一些Hive查询并确认它们是否在Spark上执行。

配置Hive on Spark可以提供更好的性能和资源利用率。而且，使用Spark作为执行引擎还可以充分利用Spark提供的丰富的数据处理功能和API。通过使用CDH的Hive on Spark配置，您可以更好地处理和分析大规模的数据集。