<property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>2048</value> <description>default value is 1024</description> </property>

这段配置代码是设置YARN调度器的最小内存分配量为2048MB，即每个YARN Container分配的最小内存为2048MB。默认情况下，最小内存分配量为1024MB。

YARN是Hadoop生态系统中的资源调度和管理框架，它可以管理集群中的所有资源（如内存、CPU、磁盘等），并为应用程序提供这些资源。在Hadoop集群中，YARN是用于管理MapReduce、Hive、Spark等分布式计算框架的核心组件。

YARN的调度器可以根据不同的应用程序需求对资源进行动态调度，以满足应用程序对资源的需求。通过设置最小内存分配量，可以保证每个Container至少分配到一定的内存，避免资源浪费和性能下降。

需要注意的是，YARN的内存分配量不仅受到最小内存分配量的限制，还受到其他因素的影响，比如节点总内存、节点上已经分配的内存等。在实际使用中，需要根据具体的应用场景和集群配置来进行调整，以达到最优的性能和资源利用率。

相关问题

请用代码修改yarn-site.xml

很抱歉，我作为一个纯文本AI并不能直接修改yarn-site.xml文件。但是我可以给你提供一些指引，帮助你手动进行修改。

首先，你需要使用一个文本编辑器打开yarn-site.xml文件。该文件通常位于Hadoop的配置目录中。

然后，你可以根据需要修改配置参数。以下是一些常用的配置参数：

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.maximum-applications</name>
  <value>10000</value>
  <description>The maximum number of applications that can be run on the cluster at any given time.</description>
</property>

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.resource-calculator</name>
  <value>org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DefaultResourceCalculator</value>
  <description>The resource calculator used by the CapacityScheduler.</description>
</property>

<property>
  <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
  <value>1024</value>
  <description>The minimum amount of memory that can be allocated to a container.</description>
</property>

<property>
  <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
  <value>8192</value>
  <description>The maximum amount of memory that can be allocated to a container.</description>
</property>

修改完成后，保存文件并重新启动YARN服务以使更改生效。

注意：在进行任何配置更改之前，请务必备份yarn-site.xml文件。

建表失败FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask

### Hive建表失败解决方案

当遇到`Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask`错误时，这通常意味着在创建表格的过程中发生了MapReduce任务执行失败的情况。此类问题可能由多种因素引起，包括但不限于资源不足、配置不当以及环境变量缺失等问题。

#### 增强资源配置

对于因资源不足引发的任务失败情况，可以通过调整Hadoop和Hive的相关配置来解决问题。具体来说，在`hive-site.xml`中适当提高YARN调度器最小分配内存大小可以帮助缓解由于内存不够而导致的任务终止现象[^4]：

<property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
    <value>2048</value>
    <description>default value is 1024</description>
</property>

#### 检查并修正环境变量设置

如果是因为Java路径未被正确识别所引起的错误，则需确认Hadoop环境中关于Java_HOME的定义是否准确无误，并确保其包含了必要的export语句以便使该变量生效[^3]。编辑位于$HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh中的相应部分如下所示：

export JAVA_HOME=/path/to/your/jdk

#### 审阅日志记录获取更多信息

考虑到某些情况下直接从控制台输出的消息量有限，建议查阅更详细的日志文档以获得进一步诊断线索。默认状态下，这些日志会被保存至临时目录（如/tmp/${USER}），并且按照时间和日期进行了分类整理；利用tail工具能够方便快捷地定位到最近产生的条目进行审查[^2]:

tail -n 200 /tmp/root/hive.log | grep ERROR

通过上述措施往往可以有效处理大部分与`Execution Error, return code 2...`有关联的问题实例。当然，针对特定场景还可能存在其他潜在原因等待排查，因此保持对整个系统的全面监控始终是非常重要的。