org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.mapredtask

org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.mapredtask是Hive中执行MapReduce任务的类。它负责将Hive查询转换为MapReduce作业，并将结果存储在Hadoop分布式文件系统中。该类使用Hadoop的MapReduce框架来执行任务，包括Map任务和Reduce任务。它还负责将任务分配给适当的节点，并监视任务的进度和状态。

相关问题

org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. com/esotericsoftware/kryo/pool/KryoFactory

这个错误信息可能是因为 Hive 在执行 MapReduce 任务时需要序列化数据对象，而序列化工具 Kryo 在使用时需要一个对象池 KryoFactory。可能是在 Hive 的配置中没有正确指定 KryoFactory 的位置或初始化过程出现了错误，导致 Hive 找不到该类。建议检查 Hive 的配置文件和运行环境，确保 KryoFactory 类被正确加载和初始化。

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

### Hadoop Hive MapRedTask 执行时遇到 `GC overhead limit exceeded` 错误的解决方案

当Hive作业执行过程中出现`GC overhead limit exceeded`错误时，表明垃圾回收器花费了过多的时间来尝试释放内存中的对象，但只成功回收了一小部分可用空间。这通常发生在JVM试图运行大量短生命周期的对象或存在内存泄漏的情况下。

#### 增加 JVM 参数配置
调整MapReduce任务的JVM参数可以有效缓解此问题。具体来说：

- 提高堆大小以容纳更多的临时对象，减少频繁触发年轻代收集的可能性。

  SET mapreduce.map.memory.mb=8096;
  SET mapreduce.reduce.memory.mb=8096;
  SET mapred.child.java.opts=-Xmx8000m;
  SET mapreduce.map.java.opts=-Xmx8096m;
  SET mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx8096m;

- 使用更高效的垃圾回收算法，比如CMS（Concurrent Mark Sweep），它可以在应用程序继续运行的同时清理不再使用的对象，从而降低暂停时间。

  SET mapreduce.map.java.opts="-Xmx6144m -XX:+UseConcMarkSweepGC";
  SET mapreduce.reduce.java.opts="-Xmx6144m -XX:+UseConcMarkSweepGC";

这些设置有助于提高单个Mapper/Reducer实例的最大允许内存用量，并指定更适合大数据集处理场景下的垃圾回收策略[^3]。

#### 数据分布优化
对于大规模数据集的操作，除了增加硬件资源外，还可以考虑改进SQL查询逻辑以及如何分配工作负载给不同的节点。例如，在插入语句中添加`CLUSTER BY`子句可以让输入记录按照特定列分组并均匀分布在多个reducer之间，进而减轻单一进程的压力。

INSERT INTO TABLE target_table PARTITION (partition_column)
SELECT * FROM source_table CLUSTER BY partition_key;

这种方法不仅能够平衡各阶段的工作负荷，还能促进更好的本地化读取模式，进一步提升整体性能表现[^2]。

#### 控制并发度
适当控制并发的任务数目也是解决问题的一个方向。如果一次性启动太多的小型任务可能会导致整个集群资源紧张甚至耗尽。因此可以根据实际情况调整Split的数量或者设定合理的最大并行度限制。

/usr/bin/sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/scrm \
    --username root \
    --password 123456 \
    --query "select *,date_format(create_date_time,'%Y-%m-%d') as dt from employee where 1=1 and \$CONDITIONS" \
    --hcatalog-database ods_dim \
    --hcatalog-table ods_dim_scrm_employee_i \
    --split-by id \
    -m N # 这里的N代表期望创建多少个mapper去完成这次import操作

通过上述措施应该能较好地应对因`GC overhead limit exceeded`引发的各种挑战[^4]。