execution error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.mapred

这个错误是指在Hadoop中使用Hive的过程中出现了问题。具体地说，这个错误提示表明在执行Hive查询的MapReduce任务过程中，出现了一些异常，导致这个任务无法完成。在这种情况下，返回码是1，表明任务执行失败。

通常来说，这个错误的出现是因为Hadoop集群中的一些节点出现了问题，比如任务运行的节点发生宕机或网络不稳定等。此外，还可能是因为Hive查询中出现了错误的语法或语义，导致任务无法正常执行。

为了解决这个问题，需要对Hadoop集群和Hive查询进行排查。首先，可以检查Hadoop集群的运行情况，查看是否有节点出现异常，并对其进行调整和维护。其次，可以通过日志文件和调试工具来分析Hive查询的执行过程，找到其中产生错误的原因，并针对性地进行调整和修复。

总之，这个错误是Hive查询中常见的问题之一，需要仔细排查和解决。通过有效的调试和优化，可以使Hadoop集群和Hive查询运行更加稳定和高效。

相关问题

execution error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.mapred

在Hadoop生态系统中，Hive是使用Hadoop进行数据处理和分析的重要工具之一。执行Hive查询时，有时可能会遇到错误消息“execution error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.mapred”。这是由于某种原因导致Hive查询失败而产生的错误消息。接下来我将详细介绍该错误消息背后的原因及其解决方案。

首先，让我们看看这个错误消息中的一些术语。首先，execution error指的是在执行Hive查询期间出现的错误。return code 2表示在MapReduce作业中发生了致命的错误。最后，org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.mapred是Hive的MapReduce执行器。

该错误消息的出现可能是由多种原因导致的。以下是一些可能的原因和与之应对的解决方案：

1.资源不足：Hadoop集群可能没有足够的资源来执行查询，导致Hive作业失败。解决方法是增加Hadoop集群的资源，例如添加更多的节点或增加容量。

2.权限问题：查询执行用户可能没有足够的权限进行查询操作。解决方法是检查查询执行用户的权限，通常情况下应授予足够的权限以执行查询。

3.输入/输出错误：输入或输出文件可能存在问题，导致Hive作业失败。解决方法是检查输入和输出文件的完整性和正确性。

4.配置问题：可能存在Hadoop集群或Hive配置问题。解决方法是检查配置文件并确保其正确。

5.网络问题：可能存在网络故障，导致Hive无法与Hadoop集群通信。解决方法是检查网络连接，并确保Hive可以访问Hadoop集群。

综上所述，当您在执行Hive查询时遇到错误消息“execution error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.mapred”时，请检查上述原因，并采取相应的解决方案。如果问题仍然存在，请参考Hadoop和Hive的文档或咨询技术支持。

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

引用和提到的错误信息中，这个错误是由Hadoop Hive引擎在处理语句时发生的。具体而言，这个错误的返回码是137，来源于org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapredLocalTask。该错误信息并未给出具体错误的原因，因此需要进一步的调查和分析来确定问题的根本原因。

根据引用中的设置，你可以尝试将mapred.map.tasks.speculative.execution和mapred.reduce.tasks.speculative.execution这两个参数设置为true来解决问题。这些参数用于启用任务推测执行，它们可以帮助在某些情况下提高作业的执行效率。

然而，由于错误信息的限制和缺乏相关上下文，我无法提供更具体的解决方案。建议你根据实际情况进行以下步骤：

1. 检查和分析完整的错误堆栈信息，以获取更多关于错误原因的详细信息。
2. 确保你的Hadoop集群配置正确，包括版本兼容性和依赖关系。
3. 检查你的Hive查询语句是否有任何错误或逻辑问题。尝试简化查询或逐步执行以确定具体引起错误的部分。
4. 检查你的资源配置，包括内存、磁盘空间和网络带宽等，并确保足够的资源可供Hive引擎使用。

如果问题仍然存在，建议你参考Hadoop和Hive的官方文档，查找相关错误代码的详细信息，并在论坛或社区上提问以获取更多专业支持。