Hive的堵塞问题可能是由多种原因引起的。下面是一些可能的原因和解决方法：

1. 数据倾斜：如果某个字段的值分布不均匀，可能会导致某些任务处理的数据量过大，从而造成堵塞。可以通过使用分桶或者使用JOIN操作时进行数据倾斜处理来解决这个问题。

2. 资源不足：如果集群资源（如内存、CPU等）不足，可能会导致任务堵塞。可以通过增加集群资源、调整并行度或者限制任务并发数来解决这个问题。

3. 数据量过大：如果数据量过大，可能会导致任务运行时间过长，从而导致其他任务堵塞。可以通过优化查询计划、使用分区和桶等方法来减少数据量，并且可以考虑使用更高性能的硬件来提高处理速度。

4. 锁竞争：Hive在执行查询时会对表和分区进行锁定，如果多个任务同时请求锁定同一个表或者分区，可能会导致堵塞。可以通过减少并发查询、使用细粒度的锁、优化查询顺序等方法来解决这个问题。

5. 查询优化不足：一些查询可能会导致大量的数据扫描和计算，从而造成堵塞。可以通过优化查询语句、使用索引、使用分区和桶等方法来提高查询性能，减少堵塞发生的可能性。

6. 网络问题：如果集群之间的网络连接出现问题，可能会导致任务之间的通信延迟，从而造成堵塞。可以通过检查网络配置、调整网络带宽等方法来解决这个问题。

在Hive中，表锁是用于控制对表的并发访问的机制。当一个用户或任务需要对表进行修改（如插入、更新、删除等操作）时，Hive会自动获取一个表级锁，以防止其他用户或任务同时修改该表。只有当锁释放后，其他用户或任务才能获取到表的锁并进行相应的操作。

Hive中的表锁分为两种类型：

1. 共享锁（Shared Lock）：多个用户或任务可以同时获取同一个表的共享锁。共享锁适用于只读操作，多个用户可以同时读取同一个表的数据，但不能对表进行修改。

2. 排他锁（Exclusive Lock）：只有一个用户或任务可以获取到一个表的排他锁。排他锁适用于对表进行写操作，当一个用户或任务获取到了一个表的排他锁时，其他用户或任务将无法修改该表。

Hive在执行查询时会自动管理表锁，确保并发操作的正确性和一致性。如果一个用户或任务需要对表进行修改，但另一个用户或任务已经获取了表的锁，那么该用户或任务将被阻塞，直到锁被释放。

同时，Hive还提供了一些命令和配置选项用于管理表锁，例如：

• LOCK TABLE命令：用于手动获取表的排他锁。
• UNLOCK TABLE命令：用于手动释放表的锁。
• hive.lock.manager配置选项：用于指定Hive的锁管理器，默认为org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.zookeeper.ZooKeeperHiveLockManager。

需要注意的是，表锁在Hive中只能保证对表的并发访问正确性，不能用于精确控制行级别的并发操作。如果需要对表的行进行并发修改，可以考虑使用分区表、桶表或其他更细粒度的锁机制。

在Hive中，解锁表可以通过以下方式完成：

1. 使用UNLOCK TABLE命令：可以使用UNLOCK TABLE命令手动释放表的锁。语法如下：

NLOCK TABLE table_name 

其中，table_name是要解锁的表的名称。

1. 等待锁超时自动释放：如果一个用户或任务获取了一个表的锁但未显式释放，那么在一定时间内（由配置选项 hive.lock.manager.timeout 决定）没有进行操作时，Hive会自动释放该表的锁。

需要注意的是，解锁表是一个谨慎的操作，应该确保在不再需要锁的情况下才进行解锁。如果在一个用户或任务还在使用表时就解锁，可能导致数据不一致或其他并发访问的问题。