标签：代码 修改表 chdir 说明 state 语义 ppa 返回值 gre
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作者：王潘安
目前的hive客户端在执行desc tablexxx和show create table xxx命令的时候，字段的中文注释会出现乱码情况，如(????)。在使用 ROW FORMAT SERDE ‘org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe‘ 建表的时候，注释则会出现from deserializer。以下几个步骤可以帮你快速解决这些问题：
１．首先在hive客户端的conf目录下找到hive-site.xml配置文件，查询本机hive所连接的metastore地址。例如：
<property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://10.120.xxx.xxx:3306/hive_study</value> </property>
连接该数据库。找到表COLUMNS_V2并查询其中的字段。如果为类似以下的乱码：
| 952 | ?????????? | in_l_notice_mail | string | 14 | | 952 | ???????? | live_course_notice_mail | string | 22 | | 952 | ???????????????? | mark_best_reply | string | 4 | | 952 | ??????????? | platform_notice_mail | string | 13 | | 952 | ???????? | question_answered | string | 3 | | 952 | ????????? | question_digged | string | 6 | | 952 | sns??????? | sns_friends_attend | string | 20 | | 952 | sns??????? | sns_new_fans | string | 21 | | 952 | | study_plan_notice | string | 15 | | 952 | ??id
则对数据库做如下设置：
//修改字段注释字符集 alter table COLUMNS_V2 modify column COMMENT varchar(256) character set utf8; //修改表注释字符集 alter table TABLE_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8; //修改分区注释字符集 alter table PARTITION_KEYS modify column PKEY_COMMENT varchar(4000) character set utf8;
并且重新建hive表（不是metastore的表）。如果COLUMNS_V2中的数据不为乱码，则不用做任何操作，跳过此步。
２．将本文附件中的两个jar包替换到hive客户端的lib目录中。
３．重启hive客户端，测试一下效果。
首先在自己电脑上部署HADOOP，HIVE环境。下载hive和Hive-JSON-Serde，链接：https://github.com/apache/hive https://github.com/rcongiu/Hive-JSON-Serde 确保可以运行起来。然后就要做好以下准备：
1.找到hive运行时打印的log的位置。如果没有配置如下属性，那就是默认位置：
<property>
<name>hive.exec.local.scratchdir</name>
<value>${system:java.io.tmpdir}/${system:user.name}</value>
<description>Local scratch space for Hive jobs</description>
</property>以云课堂为例，就是放在/tmp/study目录下，日志会记录在hive.log中。
2.准备好调试环境。找到hadoop的目录，在bin目录下找到hadoop这个可执行的命令，打开它，找到如下一段代码：
if [ "$COMMAND" = "fs" ] ; then .apache.hadoop.fs.FsShell elif [ "$COMMAND" = "version" ] ; then .apache.hadoop.util.VersionInfo elif [ "$COMMAND" = "jar" ] ; then .apache.hadoop.util.RunJar elif [ "$COMMAND" = "key" ] ; then .apache.hadoop.crypto.key.KeyShell elif [ "$COMMAND" = "checknative" ] ; then .apache.hadoop.util.NativeLibraryChecker
把他改为：
if [ "$COMMAND" = "fs" ] ; then .apache.hadoop.fs.FsShell elif [ "$COMMAND" = "version" ] ; then .apache.hadoop.util.VersionInfo elif [ "$COMMAND" = "jar" ] ; then if ! echo "$HADOOP_CLIENT_OPTS"|fgrep ‘dt_socket‘ ; then HADOOP_CLIENT_OPTS="$HADOOP_CLIENT_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8765" fi HIVE_DEBUG_RECURSIVE=y HIVE_MAIN_CLIENT_DEBUG_OPTS="suspend=n,address=8765" HIVE_CHILD_CLIENT_DEBUG_OPTS="suspend=y,address=8766" export HADOOP_CLIENT_OPTS HIVE_CHILD_CLIENT_DEBUG_OPTS HIVE_DEBUG_RECURSIVE HIVE_MAIN_CLIENT_DEBUG_OPTS .apache.hadoop.util.RunJar elif [ "$COMMAND" = "key" ] ; then .apache.hadoop.crypto.key.KeyShell elif [ "$COMMAND" = "checknative" ] ; then .apache.hadoop.util.NativeLibraryChecker
这样，就打开了端口号为8765的远程调试端口
具体为啥这样设置，参考这篇博客：http://blog.csdn.net/wisgood/article/details/38047921
首先声明，以下所有的调试都是基于hive 1.2.1版本和json-serde 1.3.6的版本。
Hive客户端的启动是在源码的cli目录下的org.apache.hadoop.hive.cli包中的CliDriver类中，它又具体去调用了ql目录下的org.apache.hadoop.hive.ql包中的Driver类。因此，我们在IDE中只需要引入ql目录下的maven工程即可。
打开Driver类，找到它的run方法，这便是hive命令执行的函数入口。在run方法中，主要调用的就是runInternal方法。而runInternal方法中主要就是调用了compileInternal和execute方法，也就是编译命令和执行命令两部分。
首先我们看看compile阶段干了些啥，通过跟踪compileInternel方法，我们可以知道，它最终调用的是compile方法。这个方法主要是用来生成执行计划树的。首先解析出树形结构，这段代码慎重跟踪下去，水太深，会游泳的可以下去看看：
ParseDriver pd = new ParseDriver(); ASTNode tree = pd.parse(command, ctx);
然后进行语义分析：
BaseSemanticAnalyzer sem = SemanticAnalyzerFactory.get(conf, tree); sem.analyze(tree, ctx);
接着生成执行计划：
plan = new QueryPlan(queryStr, sem, perfLogger.getStartTime(PerfLogger.DRIVER_RUN), queryId, SessionState.get().getCommandType());
最后还要拿到返回结果的模板，也就是说明返回值的样子：
schema = getSchema(sem, conf);
在这个过程中，我们重点关注的是语义分析和返回值模板的情况。可以看到，语义分析首先通过工厂返回了一个BaseSemanticAnalyzer，这是一个父类，而我们执行类似show create table xxx的时候，它实际执行的是它的一个子类DDLSemanticAnalyzer中的analyzeInternal方法。我们去看这个方法，发现它是一堆switch case，我们在其中找到如下代码：
case HiveParser.TOK_SHOW_CREATETABLE: ctx.setResFile(ctx.getLocalTmpPath()); analyzeShowCreateTable(ast); break;
跟到analyzeShowCreateTable方法中去，发现有这样一段代码：
Table tab = getTable(tableName);
好激动，貌似拿到了表信息，我们把断点打在这，并且进行调试，看看这个tab变量里面究竟有啥： 
发现什么表信息都有，的确去metastore库里面拿了东西，注意：我这里的comment是???这样的乱码是因为我的metastore里面的表的编码格式没改。所以到目前为止，hive的代码是正常的。
在analyzeShowCreateTable方法中，还有几个要注意的点，一个是：
showCreateTblDesc = new ShowCreateTableDesc(tableName, ctx.getResFile().toString());
一个是：
setFetchTask(createFetchTask(showCreateTblDesc.getSchema()));
还有一个：
rootTasks.add(TaskFactory.get(new DDLWork(getInputs(), getOutputs(), showCreateTblDesc), conf));
首先看ShowCreateTableDesc类里面有什么，发现有这样一个字符串常量：
private static final String schema = "createtab_stmt#string";
通过对比这个类同包中的其他类的schema常量，比如DescTableDesc类：
private static final String schema = "col_name,data_type,comment#string:string:string";
不难猜出，这个就是定义输出结果的样子和每个结构的类型的常量。接着我们看createFetchTask方法，在这个里面，它把上面说的字符串schema解析出来放到了Properties配置中：
String[] colTypes = schema.split("#");
prop.setProperty("columns", colTypes[0]);
prop.setProperty("columns.types", colTypes[1]);
prop.setProperty(serdeConstants.SERIALIZATION_LIB, LazySimpleSerDe.class.getName());看到这段代码，简直点燃了我的兴奋点！我们的问题不就是字段注释乱码吗？（剧透一下，如果你不给hive传注释信息，那么hive就给你写个from deserializer）这里定义了字段名字，字段类型以及序列化类，但是没有定义字段注释！难道问题就出在这？然而仔细想想，这个地方就是误导你的。因为在这个阶段虽然已经在metastore中获取了table信息，然而这个阶段仍然是编译阶段，具体的命令还没有执行。另外在property中，设置的都是常量，所以它更不可能是最后的返回结果。其实它的作用是描述这个模板的类型以及序列化方法，而不是用来描述最后的结果的。
最后我们再来看rootTasks.add方法干了什么，可以发现，TaskFactory通过get方法产生了一个task，放到了task的序列中，这个get方法通过你传入进来的work类型，找到相应的task类型，并且通过java的反射机制创建一个task实例。在这里，我们传入的是一个DDLWork，因此它会创建一个DDLTask。我们要牢记这个DDLTask类，因为后面的执行过程中，就是去执行它！
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