set hive.execution.engine=mr;

这是Hive的一个配置命令，用于设置Hive的执行引擎为MapReduce。MapReduce是Hadoop的一个分布式计算框架，可以处理大规模数据集。在Hive中，使用MapReduce作为执行引擎可以提高查询的性能和可扩展性。

相关问题

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

引用\[1\]: 这个错误信息表明在执行Hive的HQL语句时出现了错误，具体错误信息是"FAILED: Execution Error, return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Failed to create Spark client for Spark session"。引用\[2\]中提到了类似的问题，报错的语句都是设置了"set hive.execution.engine=spark;"参数。原因是在yarn中有很多新增的任务，导致资源满了。引用\[3\]给出了解决方案，可以在Hive参数中添加一些配置来解决这个问题。具体的解决方案是在"hive-site.xml"的HiveServer2高级配置代码段中添加以下三个参数: hive.spark.client.connect.timeout=30000, hive.spark.client.server.connect.timeout=300000, hive.spark.client.future.timeout=1200。这些参数可以调整Spark客户端的连接和超时时间。

至于你提到的另一个错误"FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask (state=08S01,code=2)"，这个错误信息表明在执行Hive的MapReduce任务时出现了错误。根据提供的引用内容，无法确定具体的原因和解决方案。如果你能提供更多的上下文信息或者错误日志，我可以帮助你更好地解决这个问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [hive-spark: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 30041 from org.ap](https://blog.csdn.net/TzBugs/article/details/108322762)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Execution Error, return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask.](https://blog.csdn.net/hcq_lxq/article/details/124136404)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

Error while processing statement: hive execution engine mr is not supported.

这个错误是由于使用了不支持的Hive执行引擎导致的。Hive支持多种执行引擎，如MR（MapReduce）、Tez、Spark等。但是，某些情况下，可能会出现不支持的执行引擎导致的错误。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 检查Hive配置：确保Hive配置中指定的执行引擎是支持的。可以通过查看Hive配置文件（hive-site.xml）或使用Hive命令行界面（CLI）的set命令来查看和修改配置。

2. 切换执行引擎：如果当前的执行引擎不受支持，可以尝试切换到其他支持的执行引擎。例如，将执行引擎从MR切换到Tez或Spark。可以使用以下命令切换执行引擎：

SET hive.execution.engine=tez;

或

SET hive.execution.engine=spark;

注意：在切换执行引擎之前，确保所选的执行引擎已正确配置和启用。

3. 检查Hadoop配置：确保Hadoop集群中的相关配置也正确设置。例如，如果要使用Tez引擎，则需要确保Tez在Hadoop集群中正确安装和配置。

4. 更新Hive版本：如果上述方法都无效，可以尝试升级Hive版本。新版本的Hive可能会修复一些已知的问题和限制。

如果以上方法都无法解决问题，建议查看更详细的错误日志以获取更多信息，并在相关社区或论坛上寻求帮助。