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。

相关问题

Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask

根据提供的引用内容，报错信息"Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask"是由于Hive执行MapReduce任务时出现错误，返回代码为2。这种错误通常是由于Hive查询语句中存在语法错误、数据类型不匹配或者数据访问问题等引起的。

解决这个问题的方法包括：
1. 检查Hive查询语句的语法是否正确，确保没有语法错误。
2. 检查查询语句中使用的表是否存在，以及表的权限是否正确。
3. 检查查询语句中使用的列是否存在，以及列的数据类型是否匹配。
4. 检查查询语句中使用的函数是否存在，以及函数的参数是否正确。
5. 检查Hive的配置文件是否正确，包括Hive的元数据存储位置、Hadoop集群的配置等。
6. 检查Hadoop集群的状态，确保集群正常运行。

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试查看Hive的日志文件，以获取更详细的错误信息，从而更好地定位和解决问题。

Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 137 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapredLocalTask

Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 137 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapredLocalTask是Hive任务执行时出现的错误。根据引用中提到的错误代码3和引用中提到的错误代码137，错误的原因可能与集群环境、错误由来、错误原因、错误分析和解决办法有关。

可能的原因之一是集群环境配置不正确或者资源不足，例如内存不足。你可以检查集群的配置和资源使用情况，确保其满足Hive任务的要求。

另一个可能的原因是任务本身存在问题。你可以对任务进行错误分析，查看任务的日志文件以获取更多的错误信息。根据错误信息，你可以查找相关的解决办法。

例如，你可以尝试修改MR内存配置，根据引用中提到的方法修改/opt/apps/hadoop-3.1.1/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件中的配置。你还可以检查元数据服务的启动情况，确保它在监听的端口上正常运行。

总之，对于Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 137 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapredLocalTask的问题，你可以通过检查集群环境配置、错误分析和相关解决办法来解决该问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Hive报错FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr....](https://blog.csdn.net/qq_41580613/article/details/121242873)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive](https://blog.csdn.net/Pluto_k/article/details/109112807)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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