FAILED: Execution Error, return code -101 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. GC overhead limit exceeded

这个错误信息是Hive在执行MapReduce任务时遇到的问题。其中GC overhead limit exceeded表示Java虚拟机的垃圾回收器花费了太多时间来回收垃圾，导致无法正常执行程序。这通常是由于程序中存在内存泄漏或者内存使用过多导致的。为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：
1.增加Java虚拟机的内存限制，可以通过设置Hive的参数hive.heapsize来实现。
2.优化Hive查询语句，减少不必要的计算和数据移动。
3.检查程序中是否存在内存泄漏，可以使用Java内存分析工具来帮助定位问题。
4.升级Hive版本，新版本可能会修复这个问题。

相关问题

FAILED: Execution Error, return code -101 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. Java heap space

根据提供的引用内容，可以得知该错误是由于Java堆空间不足导致的。Java堆是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块，用于存放对象实例。当Java堆中的空间不足时，就会抛出Java heap space错误。

解决该问题的方法有以下几种：
1. 增加Java堆空间的大小，可以通过设置JVM参数-Xmx和-Xms来调整Java堆的大小。例如，将-Xmx参数设置为2G，将-Xms参数设置为1G，可以将Java堆的最大大小设置为2GB，初始大小设置为1GB。
2. 优化Hive查询语句，减少内存占用。可以通过调整查询语句的参数，如mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb等来减少内存占用。
3. 关闭不必要的服务或进程，释放内存资源。可以通过关闭不必要的服务或进程来释放内存资源，从而避免Java堆空间不足的问题。

Execution Error, return code -101 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. GC overhead limit exceeded

这个错误通常表示在执行Hive查询时，由于垃圾收集占用了过多的CPU时间而导致超过了GC限制。这可能是由于查询复杂度高、数据量过大或者系统资源不足所导致的。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 增加内存限制：可以尝试增加Hive的内存限制，可以通过调整`hive.tez.container.size`和`hive.tez.java.opts`等参数来增加可用内存。具体的参数设置取决于你的环境和需求。

2. 优化查询性能：尽可能优化Hive查询，减少数据处理量和查询的复杂度，包括使用合适的索引、合理分区、数据压缩等技术。

3. 增加系统资源：如果可能的话，可以增加集群的资源，例如增加节点、增加CPU和内存等。

4. 减小数据规模：如果数据量过大，可以考虑对数据进行分片处理，或者采用其他方式分割数据，以降低查询的复杂度。

以上是一些常见的解决方法，根据具体情况可能会有所不同。希望能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。