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中用mapreduce排序

在Hive中使用MapReduce排序有两种方式：

1. 使用Hive内置的ORDER BY关键字进行排序。这种方式实际上是将排序任务交给MapReduce框架进行处理。例如：

SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name;

2. 使用Hive的DISTRIBUTE BY和SORT BY关键字进行排序。这种方式是通过指定分区和排序字段来自定义MapReduce任务，以实现更细粒度的控制。例如：

SELECT * FROM table_name DISTRIBUTE BY column_name SORT BY column_name;

这种方式可以通过设置mapreduce.job.reduces参数来指定Reduce任务的数量，以实现更快的排序速度。需要注意的是，这种方式只能用于分区表，因为需要对数据进行分区才能进行排序。