hive on spark报错 RPC channel is closed

这个错误通常是由于Spark的RPC通道发生了问题导致的。可能的原因包括：

1. Spark Master或Worker进程崩溃或被杀死。
2. 网络问题导致Spark Master和Worker之间的通信中断。
3. 配置问题导致Spark Master和Worker之间的通信失败。

尝试以下解决方案：

1. 检查Spark Master和Worker进程是否正在运行，并确保它们没有被杀死。
2. 检查网络连接，确保Spark Master和Worker之间的通信没有问题。
3. 检查Spark配置，确保Spark Master和Worker的配置正确。

如果以上解决方案都无法解决问题，那么您可能需要更详细地检查Spark的日志以找出问题的根本原因。

相关问题

hive on spark 报错GC overhead limit exceeded

这个错误是由于内存溢出导致的，具体是java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded。这种类型的内存溢出是指在进行多次垃圾回收后，仍然无法有效释放内存，导致内存不足。当经过几次垃圾回收后，只有少于2%的内存被释放，并且空闲内存很少，可能会再次被快速填充，从而触发更多的垃圾回收操作。这样的循环会导致CPU大部分的时间都在进行垃圾回收，无法完成具体的业务操作，导致应用程序无法正常运行。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [spark程序运行异常：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded](https://blog.csdn.net/sigurwang/article/details/107362066)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. RPC channel is closed

根据提供的引用内容，错误信息"Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. RPC channel is closed?"可能是由于RPC通道关闭引起的。RPC（远程过程调用）是一种用于不同进程或不同计算机之间进行通信的机制。当RPC通道关闭时，可能会导致执行错误。

为了解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 检查网络连接：确保网络连接正常，没有任何中断或故障。

2. 检查Hadoop和Hive配置：确保Hadoop和Hive的配置正确，并且与集群中其他组件的配置保持一致。

3. 检查RPC服务状态：检查RPC服务是否正常运行，并且没有任何错误或异常。

4. 检查日志文件：查看相关的日志文件，例如Hive日志、Spark日志等，以获取更多关于错误的详细信息。

5. 重启相关服务：尝试重启Hadoop、Hive和Spark等相关服务，以确保所有服务都正常启动。

请注意，以上步骤仅为一般性建议，具体解决方法可能因环境和配置而异。如果问题仍然存在，建议查阅相关文档或向技术支持寻求帮助。