FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. LockManager cannot be acquired

根据提供的引用内容，这个错误可能是由于资源不足导致的。具体来说，可能是由于创建新表时，单词量太大，超出了YARN的虚拟内存资源分配。因此，我们需要增加YARN的虚拟内存资源分配。可以通过以下步骤来解决这个问题：

1. 打开yarn-site.xml文件，该文件通常位于/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/目录下。

2. 找到以下属性并将其设置为较高的值：

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
yarn.nodemanager.vmem-check-enabled

例如，将这些属性设置为8192、32768、1024和false。

3. 保存并关闭文件。

4. 重启Hadoop集群。

如果上述步骤无法解决问题，您还可以尝试增加YARN的最大虚拟内存限制。可以通过以下步骤来完成：

1. 打开yarn-env.sh文件，该文件通常位于/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/目录下。

2. 找到以下属性并将其设置为较高的值：

YARN_HEAPSIZE
YARN_CONTAINER_MAX_MEMORY

例如，将这些属性设置为4096和8192。

3. 保存并关闭文件。

4. 重启Hadoop集群。

相关问题

eeror while processing statement:failed:execution error return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.mapredtask

这个错误信息表明在执行Hive查询时出现了问题，具体来说是在MapReduce任务中出现了错误。这可能是由于多种原因引起的，例如查询语法错误、数据格式错误、资源不足等等。为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1.检查查询语法是否正确，特别是在使用关键字、函数和表名时是否有拼写错误。

2.检查数据格式是否正确，例如日期格式、数字格式等等。

3.检查资源是否充足，例如内存、CPU等等。

4.检查Hive配置是否正确，例如Hive版本、Hadoop版本等等。

5.检查Hive日志以获取更多详细信息，以便更好地了解问题的根本原因。

下面是一个例子，展示如何查看Hive日志：

sudo tail -f /var/log/hive/hiveserver2.log

FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask

As an AI language model, I do not have the context to provide a specific solution to this error. However, this error message typically indicates that there has been a problem with the execution of a Hive DDL (Data Definition Language) task.

Some common causes of this error include:

- Invalid syntax in the Hive query
- Issues with permissions or access to the Hadoop file system
- Incompatible or missing dependencies for the Hive query
- Insufficient memory or resources on the Hadoop cluster

To troubleshoot this error, you may need to review the logs and diagnostic information to determine the specific cause of the issue. It may also be helpful to consult with other members of your team or seek assistance from a Hadoop or Hive expert.