错误原因: namenode内存空间不够,JVM剩余内存空间不够新job运行所致 解决办法: 将hive设置成本地模式来执行任务 set hive.exec.mode.local.auto=true; ...
insert overwrite table canal amt ...... : : , Stage map , reduce , Cumulative CPU . sec : : , Stage map , reduce , Cumulative CPU . sec : : , Stage map , reduce , Cumulative CPU . sec : : , Stage map ...
2014-10-09 10:51 0 4456 推荐指数:
错误原因: namenode内存空间不够,JVM剩余内存空间不够新job运行所致 解决办法: 将hive设置成本地模式来执行任务 set hive.exec.mode.local.auto=true; ...
当运行mapreduce的时候,有时候会出现异常信息,提示物理内存或者虚拟内存超出限制,默认情况下:虚拟内存是物理内存的2.1倍。异常信息类似如下: 我们可以看到该异常信息是提示物理内 ...
实际遇到的真实问题,解决方法: 1.调整虚拟内存率yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio (这个hadoop默认是2.1) 2.调整map与 ...
当运行中出现Container is running beyond physical memory这个问题出现主要是因为物理内存不足导致的,在执行mapreduce的时候,每个map和reduce都有自己分配到内存的最大值,当map函数需要的内存大于这个值就会报这个错误,解决方法 ...
spark版本:1.6.0 scala版本:2.10 报错日志: Application application_1562341921664_2123 failed 2 times due ...
以Spark-Client模式运行,Spark-Submit时出现了下面的错误: 意思是说Container要用2.2GB的内存,而虚拟内存只有2.1GB,不够用了,所以Kill了Container。 我的SPARK-EXECUTOR-MEMORY设置的是1G,即物理内存是1G ...
在编写myjob时,报错:is running 221518336B beyond the 'VIRTUAL' memory limit. Current usage: 74.0 MB of 1 GB physical memory used; 2.3 GB of 2.1 GB virtual ...
问题描述: 解决方案: ①首先查看hive中的表结构是否与mysql一致。(desc 表名称) 如果表结构一致的话可能就是mysql表的字符集不一致导致 ②Sqoop导入数据到mysql数据库命令: 从命令中可以看出我使用的编码为utf8 ...