hiveserver2 mr执行query失败

Hiveserver2 MR执行Query失败

引言

在大数据领域中，Hive是一个非常重要的数据仓库工具，它可以让我们通过SQL语句来查询和分析大规模的结构化数据。Hiveserver2是Hive的一个服务，可以让我们通过客户端连接到Hive，执行各种查询操作。然而，有时候我们在使用Hiveserver2执行Query的过程中可能会遇到失败的情况，本文将讨论一些常见的失败原因和解决方法。

问题描述

当我们使用Hiveserver2执行Query时，可能会遇到各种各样的失败情况。其中一种常见的失败情况是MR执行Query失败。MR（MapReduce）是Hadoop的核心计算框架，它将大规模的数据分成小块，在分布式环境下并行处理这些小块。当Hiveserver2将Query转化为MapReduce任务执行时，可能会遇到一些问题导致执行失败。

失败原因和解决方法

失败原因1：资源不足

在执行MapReduce任务时，如果集群的资源不足，比如内存不足，CPU负载过高等，就会导致MR执行失败。这种情况下，我们可以通过增加集群的资源来解决问题。可以考虑增加更多的计算节点，增加每个节点的内存和CPU资源，或者调整任务的并行度等。

gantt
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    title 增加集群资源
    section 增加计算节点
    计划增加计算节点    :2019-01-01, 7d
    实际增加计算节点    :2019-01-04, 1d
    section 增加内存和CPU资源
    计划增加内存和CPU资源   :2019-01-05, 7d
    实际增加内存和CPU资源   :2019-01-08, 1d
    section 调整任务并行度
    计划调整任务并行度   :2019-01-09, 3d
    实际调整任务并行度   :2019-01-10, 1d

失败原因2：数据倾斜

在执行MapReduce任务时，如果数据倾斜严重，即某些数据块的大小远远大于其他数据块，就会导致MR执行时间过长，甚至失败。这种情况下，我们可以通过数据倾斜的解决方法来解决问题。可以通过对数据进行预处理，比如进行数据分桶、数据采样、数据压缩等操作，来减轻数据倾斜的影响。

gantt
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    title 解决数据倾斜
    section 数据分桶
    计划数据分桶    :2019-02-01, 7d
    实际数据分桶    :2019-02-05, 1d
    section 数据采样
    计划数据采样   :2019-02-06, 7d
    实际数据采样   :2019-02-08, 1d
    section 数据压缩
    计划数据压缩   :2019-02-09, 3d
    实际数据压缩   :2019-02-10, 1d

失败原因3：网络故障

在执行MapReduce任务时，如果集群的网络出现故障，比如网络延迟、丢包等，就会导致MR执行失败。这种情况下，我们可以通过解决网络故障来解决问题。可以检查网络连接是否正常，排查网络故障原因，修复或替换故障的网络设备等。

gantt
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    title 解决网络故障
    section 检查网络连接
    计划检查网络连接    :2019-03-01, 7d
    实际检查网络连接    :201