记一个错误:Spark job failed during runtime. Please check stacktrace for the root cause.

最新推荐文章于 2024-02-29 19:30:26 发布

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#spark #hive #big data

博客作者在执行Hive任务时遇到了`ArrayIndexOutOfBoundsException`，最初怀疑是数组越界问题，但调整了Spark executor内存后，错误依然存在。通过查看Yarn日志发现错误源于MapJoin操作。关闭Hive的自动转换join特性(`set hive.auto.convert.join=false`)解决了问题。文章探讨了Hive中MapJoin的错误排查和内存优化策略。

今天在跑任务的时候报了一个错误

Job failed with java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 1
FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Spark job failed during runtime. Please check stacktrace for the root cause.

嗯?

数组角标越界???

想想肯定不是,于是查了一下,说是内存不足于是加大内存

set spark.executor.memory=6g;

然后.........

还是报错了

就去yarn看了下日志,有这么一条错误日志

 Unexpected exception from MapJoinOperator : null

啊哈!! 这个把报错很明显是因为Mapjoin

直接关掉..........

set hive.auto.convert.join=false

然后就好了........但是没整明白怎么回事................

确定要放弃本次机会？

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小泽码丽亚

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【hive on spark Error】return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask.

01-07

ERROR : FAILED: Execution Error, return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. 前言报错信息异常分析配置改动后记前言在成功消除Cloudare管理界面上那些可恶的警告之后，我又对yarn的一些参数进行调优，最后重启了集群。当我提个任务（spark on yarn）并且看到并发及资源的分配情况正如自己先前所料的时候，我长舒了一口气，端起杯子拿上手机起身打算去接杯水消遣一下。然而我一杯温水接完凑在嘴边，眼睛扫了一下手机刚打算痛饮一番的时候，同事在群里惊呼报错的消息就

Spark job failed during runtime. Please check stacktrace for the root cause.

weixin_44870066的博客

09-19

3312

Spark job failed during runtime. Please check stacktrace for the root cause.

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hive on spark 出现的问题 Spark job failed during runtime. Please check stacktrace for the root cause.

qq_45875024的博客

02-29

1011

引擎使用spark会出现各种问题，可以尝试将引擎换成MR。出现此问题，可能是表之间的连接出现了错误。此时将会报上述的错误。

Spark job failed during runtime. Please check stacktrace for the root cause.报错解释

数据开发探索者

10-19

4826

select mid_id, dt, date_diff, count(*)over(partition by mid_id,date_diff) diff_count from ( select mid_id, dt, date_add(dt, -rk) date_diff from ( select mid_id, dt,

Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Spark job faile

qq_43688472的博客

12-18

3171

还有一些其他可能的原因，例如内存不足、Hive配置参数等。可以尝试调整Hive on Spark的相关配置参数，例如mapred.map.child.java.opts和mapred.reduce.child.java.opts，以及hive.auto.convert.join等参数，来解决内存不足的问题。最后，建议查看Spark任务的详细日志，以获取更多关于作业失败的具体原因。这可能是由于多种原因导致的，例如内存不足、JSON数据格式错误、缺少JSON Serde等。

Job failed with java.lang.NullPointerException FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Spark job failed during runtime. Please check stacktrace for the root cause.

06-20

- `Job failed with java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.AccumulatorParam` [^1] - `Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask` [^1] - `java.lang....

ERROR : FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Spark job failed during runtime. Please check stacktrace for the root cause. INFO : Completed executing command(queryId=hadoop_20250807174304_d212b57b-5d80-49c7-a2f5-98a62d159bf8); Time taken: 24.93 seconds INFO : Concurrency mode is disabled, not creating a lock manager Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Spark job failed during runtime. Please check stacktrace for the root cause. (state=42000,code=3)

最新发布

08-08

Please check stacktrace for the root cause." 我们需要帮助用户找到根本原因。根据引用[2]和[3]，我们注意到两个可能的解决方向： 1. 引用[2]提到，在部署Hive on Spark时，如果上传了hadoop-mapreduce-client-...

SQL 错误 [3] [42000]: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Spark job failed during runtime. Please check stacktrace for the root cause.

07-25

根据你提供的错误信息，这个错误是由于Spark任务在运行时失败导致的。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行排查： 1. 检查错误的完整堆栈跟踪信息，以获取更多关于错误原因的详细信息。堆栈跟踪通常会指示出具体...

[42000][3] error while processing statement: failed: execution error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.sparktask. spark job failed during runtime. please check stacktrace for the root cause.

06-28

这是一个Hive执行错误，错误代码为42000，错误信息为“在处理语句时出错：执行错误，来自org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.sparktask的返回代码3。Spark作业在运行时失败。请检查堆栈跟踪以查找根本原因。”

Job failed with java.lang.ClassNotFoundException: ashuju_20250425090811_d412dc59-5a8f-4dbf-b67c-28562db93bae:1 FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Spark job failed during runtime. Please check stacktrace for the root cause.

04-26

嗯，用户遇到了Hive执行Spark任务时出现的java.lang.ClassNotFoundException异常，导致返回错误代码3。我需要根据提供的引用资料和现有知识来寻找解决方案。首先，查看用户提供的引用[1]，其中提到在运行Hive的...

return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Spark job failed during runtime.

半岛铁盒的博客

12-02

1100

spark配置

Spark：Please check stacktrace for the root cause.

qq_43416132的博客

09-02

2187

hive中报的错误

【hive on spark】hive on spark任务报错Connection to remote Spark driver was lost

zx1414iang的博客

02-22

4383

hue执行不用引擎sql导致任务中断

Hive报错FAILED:Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask.

二十一克阳光！的博客

06-23

1962

通常情况下，要连接的各个表里面的数据会分布在不同的Map中进行处理。要使MapJoin能够顺利进行，那就必须满足这样的条件：除了一份表的数据分布在不同的Map中外，其他连接的表的数据必须在每个Map中有完整的拷贝。Map Join会把小表全部读入内存中，在Map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配 (这时可以使用Distributed Cache将小表分发到各个节点上，以供Mapper加载使用)，由于在map时进行了join操作，省去了reduce运行的效率也会高很多。

org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Failed to create Spark session

weixin_45417821的博客

01-24

884

日志监控： java.util.concurrent.ExecutionException: java.util.concurrent.TimeoutException: Timed out waiting for client connection. 解决： hive.spark.client.connect.timeout的默认值是1000ms，如果执行hive的insert语句时，抛如下异常，可以调大该参数到10000ms 在hive的配置文件hive-site.xml中添加： <!--Hiv.

Hive On Spark报错：Failed to execute spark task, org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException

Tinson写字的地方

04-24

1353

Hive On Spark报错：Failed to execute spark task, org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException 我的问题是因为版本不兼容。 HIVE | SPARK 3.0.x | 2.3.0 2.3.x | 2.0.0 2.2.x | 1.6.0 2.1.x | 1.6.0 2.0.x | 1.5...

org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Failed to create Spark client for Spark session 0354

weixin_42908473的博客

02-02

1309

1、Spark没有正常启动 2、Spark和Hive版本不匹配 3、资源不足，导致Hive连接Spark客户端超过设定时长 hadoop的resourcemanage起不来? 为什么只要两个节点？我都hive复杂查询解决了。yarn原来没起来，脚本没有修改，应该在hadoop103启动resourcemanager,start-yarn.sh 我的问题好像不是最上面的三个问题。 ...