Hive 未关闭表的事务功能(ACID)的问题
一、Hive 未关闭表的事务功能(ACID)的所引发的问题
记录一次HDP3.0 的hive 3.1.2由于未关闭ACID功能，导致使用到用户画像的Spark计算引擎报错，无法处理数据，impala无法查询的问题。由于hive 3.0之后默认开启ACID功能，默认建表都是使用ACID的事务表。而spark目前还不支持hive的ACID功能，因此无法读取ACID表的数据。
另外，读取不报错，但是读取不到数据的表INPUTFORMAT=org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat；报错insert-only 的表 INPUTFORMAT = org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat 。
hive3默认开启ACID功能引起的spark和impala报错的问题
在hdp3.1.5中hive3中内部表默认开启了ACID，当spark和impala创建和读取内部表的时候会报错，网上建议的方式是舍弃掉acid特性。
hive.strict.managed.tables=false
hive.create.as.insert.only=false
metastore.create.as.acid=false
对应hdp的hive默认配置做如下修改，重启hive服务后确实可以生效：
什么是事务表
- 概念
ACID就是常见数据库事务的四大特性：Atomicity(原子性)、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）、Durability（持久性）。
由于HDFS只支持文件的添加和删除，不支持修改，因此Hive原生并不支持原子性的行级别修改。
- 支持原子性update操作的Hive表称为事务表。
- 事务表和普通内部表的区别：
可以看到，事务表分为两种，一种是ORC格式，能完整的支持CRUD操作(增删改查)，一种是普通的TextFile文件格式，只符合Insert-only特性.
Hive中支持的表类型和ACID特性如下图所示：
| 表类型 | ACID | 文件格式 | 插入 | 更新/删除 |
|---|---|---|---|---|
| 托管表：CRUD事务 | 是 | ORC | 是 | 是 |
| 托管表：仅插入式事务 | 是 | 任意格式 | 是 | 没有 |
| 托管表：临时 | 没有 | 任意格式 | 是 | 没有 |
| 外部表 | 没有 | 任意格式 | 是 | 没有 |
其中托管表是Hive内部表。
查看表的属性，指令：desc formatted tb_name
非ACID表：
| Table Type: | MANAGED_TABLE | NULL |
| Table Parameters: | NULL | NULL |
| | COLUMN_STATS_ACCURATE | {\"BASIC_STATS\":\"true\"} |
| | numFiles | 36554 |
| | numPartitions | 4582 |
| | numRows | 656353471 |
| | rawDataSize | 3687190343914 |
| | totalSize | 191558565757 |
| | transient_lastDdlTime | 1626229162 |
ACID表：
| Table Type: | MANAGED_TABLE | NULL |
| Table Parameters: | NULL | NULL |
| | bucketing_version | 2 |
| | comment | 交易日志表 |
| | numFiles | 2131 |
| | numPartitions | 2131 |
| | numRows | 1303371497 |
| | rawDataSize | 0 |
| | totalSize | 669842162666 |
| | transactional | true |
| | transactional_properties | insert_only |
| | transient_lastDdlTime | 1613705157 |
其中：
- transactional=true，标识为事务表
- transactional_properties=insert_only
事务表的适用场景
对于数仓中的行级数据更新删除需求比较频繁的，可以考虑使用事务表。
但平常的hive表并不建议使用事务表。因为事务表的限制很多，加上由于hive表的特性，也很难满足高并发的场景。
另外，如果事务表太多，并且存在大量的更新操作，metastore后台启动的合并线程会定期的提交MapReduce Job，也会一定程度上增重集群的负担。
结论： 除非有非常迫切的行级更新需求，又只能用hive表来做，才需要去考虑事务表。
注意事项
- 不支持 BEGIN、COMMIT、ROLLBACK 等语句，所有的语句都是自动提交
- 仅支持ORC格式
设计原理与实现
文件管理格式
HDFS本身是不支持直接修改文件的,也不能保证有人追加内容时的读一致性。
因此，为了支持ACID的特性，Hive只能使用其他数据仓库常用的方法，也就是增量的形式记录更新和删除（也称做读时更新）。
存储在事务表中的数据会被分成两种类型的文件：
base文件，用来存放平常的数据
delta文件，用来存储新增、更新、删除的数据。每一个事务处理数据的结果都会单独新建一个delta文件夹用来存储数据。
在有用户要读取这个表的数据时，就会将base文件和delta文件都读取到内存，然后进行合并（就是判断哪些记录有被修改，哪些记录被删除等）。
ACID表的文件结构：${Hive_path}/db/table_name/base_{id}/file。
Found 2 items |
| -rw-rw----+ 3 hdfs hadoop 1091048351 2021-07-13 15:00 /warehouse/tablespace/managed/hive/db_name.db/tb_name/date=2021-06-30/base_0002252/000000_0
| -rw-rw----+ 3 hdfs hadoop 1091048351 2021-07-13 15:00 /warehouse/tablespace/managed/hive/db_name.db/tb_name/date=2021-06-30/delta_0000023_0000023_0000/000000_0
其中0000023标识事务ID，0000表示序号，从上面的表中我们可以看到有一个事务的数据还未合并成base。
非ACID表，通过别的表格导入数据，文件目录为：
+----------------------------------------------------+
| DFS Output |
+----------------------------------------------------+
| 2.6 M 7.9 M /warehouse/tablespace/managed/hive/db_name.db/tb_name/day=2021-07-18/-ext-10000/000000_0 |
+----------------------------------------------------+
普通内部表文件目录：
+----------------------------------------------------+
| DFS Output |
+----------------------------------------------------+
| 7.4 M 22.1 M /warehouse/tablespace/managed/hive/db_name.db/tb_name/day=2021-07-18/000000_0 |
+----------------------------------------------------+
问题解决办法
那么如果项目一开始就没有关闭hive的ACID设置，怎么解决这个问题呢？
思路：先关闭ACID设置
使用shell脚本或者java程序连接jdbc，导出已有库的所有表的建表语句，
只保留create table 原表名_bak（ col1 type, col2 type, ... ）partition by (分区字段) store as ORC;执行建表语句，新建表名，然后将数据从老表中查询出来，覆写到新表中。
然后旧表更名为 table名_old，新表面更名为原表名，这样就不影响到下游的使用。
更名操作命令：
当前Hive版本：3.1.3000.7.1.7.0-551 创建hive外部表： CREATE TABLE IF NOT EXISTS `alter_test` (a string,b string) STORED AS ORC TBLPROPERTIES("transactional"="false"); 转hive内部表：ALTER TABLE alter_test SET TBLPROPERTIES('external'='false'); 重命名：ALTER TABLE alter_test RENAME TO alter_test_bak;设置hive表的Location的hdfs路径：
ALTER TABLE <tableName> RENAME TO <newTableName>; ALTER TABLE <newTableName> set location "hdfs://<location>";如果在编写shell脚本时候导出的建表语句有格式化输出可以使用beeline如下命令：
如果创建的表impala还是无法查询到数据，记得可能是impala的元数据没有及时更新。可执行如下命令刷新元数据：invalidate metadata 全量刷新，性能消耗较大，主要用于 hive 当中新建数据库或者数据库表的时候来进行刷新。
refresh dbname.tablename 增量刷新，刷新某一张表的元数据，主要用于刷新 hive 当中数据表里面的数据改变的情况。
quit/exit 命令 从 Impala shell 中弹出
explain 命令 用于查看 sql 语句的执行计划
- 最佳解决方案
- 新建一个库与旧的数据库做个区分，比如旧库ODS，新库ODS_new；然后在新库下面把所有表重新建一遍。
- 下游只需更改数据源的库名就行，表名不变。
二、root 进入hive 报错：Permission denied: user=root, access=WRITE, inode=“/user/root”:hdfs:hdfs:drwxr-xr-x
使用root用户执行hive -f /home/insert.sql报错
解决办法：
进入 Ambari，
进入HDFS，
点击Configs
打开 Advanced hdfs-site，设置dfs.permissions.enabled=false.
重启HDFS，以及相关组建。
三、Hive表更名问题——RENAME TABLE
RENAME TABLE
ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name
这个命令可以让用户为表更名。数据所在的位置和分区名并不改变。换而言之，老的表名并未“释放”，对老表的更改会改变新表的数据？
答案是否定的，数据所在的位置会移动到hive表默认路径下。如果建表是指定路径LOCATION，那么重名之后，路径会变更。
四、Hive 3.1ACID事务关闭，Spark.sql查询内部表报错This table may be a Hive-managed ACID table…
使用 spark2.3.2 + hive3.1.0（HDP3.1.5）
① Hive 3.x 之后，内部表是支持 ACID 特性，且只支持 ORC 格式；插入式事务（仅插入事务生效），格式没有限制，配置如下两个参数：
hive.create.as.insert.only=true
metastore.create.as.acid=true
② 在 spark-sql 创建的都是外部表，可以获取到内部表，但是插入不了数据，报错如下：
spark-sql> insert into info1 values(1,'ok');
Error in query:
Spark has no access to table `linfs`.`info1`. Clients can access this table only if
they have the following capabilities: CONNECTORREAD,HIVEFULLACIDREAD,HIVEFULLACIDWRITE,HIVEMANAGESTATS,HIVECACHEINVALIDATE,CONNECTORWRITE.
This table may be a Hive-managed ACID table, or require some other capability that Spark
currently does not implement;
③ 解决方案，统一使用外部表，修改配置如下：
hive.strict.managed.tables=false
hive.create.as.insert.only=false
metastore.create.as.acid=false
参考博客
Hive ACID和事务表支持详解_u013332124的专栏-CSDN博客
Hive ACID 增删改查 原理以及场景描述_Lara1111的博客-CSDN博客
Hive 官方手册翻译 – Hive Transactions (Hive 事务) - 范振勇 - 博客园 (cnblogs.com)
Spark 无法读取hive 3.x的表数据_u013024563的博客-CSDN博客
Hive表更名问题RENAME TABLE