hive出现报错

Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask (state=08S01,code=2)

整理了网上找到的一些解决方法，希望对大家有所帮助：

方法一：

在运行sql命令前运行以下命令

set hive.support.concurrency=false;

方法二：

yarn资源不足，修改hadoop配置文件yarn-site.xml，参数不固定

<property><name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name><value>2048</value><description>default value is 1024</description>
</property>

方法三：

修改配置文件yarn-site.xml ，参数不固定

<property><name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name><value>2048</value>
</property>
<property><name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name><value>2048</value>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name><value>2.1</value>
</property>
<property><name>mapred.child.java.opts</name><value>-Xmx1024m</value>
</property>

方法四：

数据量太大，内存溢出，在运行sql命令前设置参数，参数不固定，根据自身需要修改

# map阶段内存不足
set mapreduce.map.memory.mb=10150;
set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6144m;
# reduce阶段内存不足
set mapreduce.reduce.memory.mb=10150;
set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx8120m;

方法五：

各个节点时间不同步

# 查看集群时间
date
# 同步时间
ntpdate cn.pool.ntp.org
# 或者使用这一条指令
ntpdate -u ntp.api.bz

方法六：

hadoop版本与hive版本不兼容，建议查一下兼容表确认。

方法七：

修改配置文件yarn-site.xml

#Yarn可使用的物理内存总量，该值不能大于节点的内存
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
#单个任务可申请的物理内存
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb

方法八：

分区数量太多

# 是否允许动态分区
hive.exec.dynamic.partition=true;
# 允许最大的动态分区
hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;
# 单个节点允许最大分区
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;

方法九：

关闭自动装载

set hive.auto.convert.join= false;

方法十：

hive启动堆栈内存不足
修改配置文件hadoop-env.sh

export HADOOP_CLIENT_OPTS="-Xmx2048m $HADOOP_CLIENT_OPTS"

hive下的bin目录下的配置文件hive-config.sh

export HADOOP_HEAPSIZE=${HADOOP_HEAPSIZE:-2048}

方法十一：

hive执行内存不足

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.parallel=true;
set hive.support.concurrency=false;
set mapreduce.map.memory.mb=4128;

方法十二：

关闭集群，重启虚拟机。

我的修改经历：

运行hive程序后出现报错，先去查看了hive的日志

貌似是这个地方出了问题，然后又到ui界面查看job_1656464646163_0001进程

查看他的日志，发现了新问题

想到了利用命令行查看日志错误

yarn logs -applicationId application_1656464646163_0002

发现问题

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