hive调用MapReduce之后遇到kill command之后卡住或者一直开在MapReduce之前

当 Hive 调用 MapReduce 任务时，如果该任务被 kill，可能会导致任务卡住或者一直处于 MapReduce 之前的状态。这种情况下，可以尝试以下几个方法：

1. 检查任务状态：使用 `yarn application -list` 命令查看任务状态，如果任务状态为 KILLED，则可以尝试重启任务。

2. 重启任务：使用 `hive -e "set mapreduce.job.reuse.jvm.num.tasks=-1; <你的 Hive SQL>"` 命令重启 Hive 任务，其中 `mapreduce.job.reuse.jvm.num.tasks` 参数可以让 MapReduce 重用 JVM 进程，提高任务执行效率。

3. 清理任务：使用 `yarn application -kill <application_id>` 命令强制杀死任务，然后再重新启动任务。

4. 调整 MapReduce 配置：如果任务经常被 kill，可以尝试调整 MapReduce 的配置，如增加 mapreduce.task.timeout 和 mapreduce.map.memory.mb 参数，让任务更稳定地运行。

注意：在进行上述操作之前，建议备份数据和元数据，以防止数据丢失。

相关问题

Hive的mapreduce

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将SQL语句转化为MapReduce任务进行处理。在Hive中，每个SQL语句都会被转换为一个或多个MapReduce任务，具体的转换方式由Hive的执行引擎完成。在MapReduce任务执行过程中，Hive会把数据从HDFS中读取到内存中，进行各种计算和操作，最后再将结果写回到HDFS中。

在Hive中，MapReduce任务的执行过程可以分为以下几个步骤：

1. 输入数据的读取：Hive会从HDFS中读取输入数据，并按照指定的格式进行解析和转换，生成相应的键值对。

2. Map阶段的处理：Hive会将输入数据传给Map函数，对每个键值对进行处理，并输出中间结果。在Map过程中，Hive会执行用户定义的SQL语句，进行各种计算和操作。

3. Shuffle阶段的处理：Hive会将Map输出的中间结果按照键进行分组，并将相同键的值合并成一个列表。这个过程叫做Shuffle。

4. Reduce阶段的处理：Hive会将Shuffle输出的结果传给Reduce函数，对每个键值对进行处理，并输出最终结果。在Reduce过程中，Hive会执行用户定义的SQL语句，进行各种计算和操作。

5. 输出数据的写入：Hive会将Reduce输出的结果写回到HDFS中，生成最终的结果文件。

总的来说，Hive的MapReduce主要是用来处理大规模的数据集，它通过将SQL转化为MapReduce任务，利用Hadoop分布式计算的能力，实现了高效的数据处理和分析。

hive kill command

The Hive kill command is used to terminate a running Hive job or query. This command is useful in scenarios where a Hive job or query is taking too long to complete or is stuck in an infinite loop.

The syntax of the Hive kill command is as follows:

KILL [job_id]

The `job_id` parameter is the ID of the Hive job or query that needs to be terminated. This ID can be obtained by running the `SHOW JOBS` command.

For example, to kill a running Hive job with ID `job_1234`, the following command can be used:

KILL job_1234;

When the kill command is executed, Hive sends a signal to the running process to terminate it. It may take some time for the process to actually stop, depending on the current state of the job or query. Once the job or query has been terminated, its status can be checked using the `SHOW JOBS` command.