Hive Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES； bailing-out.

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本文介绍了解决Hive查询过程中出现的shuffle错误的方法。当文件过大导致内存分配不足时，可通过调整集群内存大小来解决此问题。

hive查询时，报错Error: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle$ShuffleError: error in shuffle in fetcher#2
Hive Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out.
系统设置有关，文件较大，无法分配大内存
通过调整集群内存大小解决问题。

SW_LCC
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hive 统计数据 发生jvm Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out error  解决方案：${HADOOP_HOME}/conf/slaves中的节点信息在/etc/hosts上配置。 本人的机器配置：一台Master 两台Slaves
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合并成一个keytab文件，rkt表示展示,wkt表示写入。注意：ktutil：以后面的是输入的。#生成密钥文件（生成到当前路径下）
Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out.
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hadoop在使用的过程中出现了这样的错误。 解决方式，修改datanode节点里/etc/hosts文件。 操作的详细步骤如下： 首先查看主机名称 cat /proc/sys/kernel/hostname 简单介绍下hosts格式 每行分为三个部分：第一部分网络IP地址、第二部分主机名或域名、第三部分主机别名 修改hosts配置内容如下： 127.0.0.1
Hadoop中 "Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES”的错误
tubaluer
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YARN执行作业报错Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out.
vincent_duan的专栏
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执行了一个简单的官方提供的作业： iie4bu@swarm-worker1:~/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.1/share/hadoop/mapreduce$ hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.15.1.jar pi 2 3 报错信息如下： Error: org.apache.hadoop.mapreduce.ta...
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hive配置Kerbros安全认证_hive kereveros(1)
2401_84264610的博客
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因为服务器上可以访问keytab文件即可以以principal的身份通过kerberos的认证，所以，keytab文件应该被妥善保存，应该只有少数的用户可以访问。将生成的hdfs.keytab文件复制到hadoop配置路径下，并授权 后面经常会遇到使用keytab login失败的问题，首先需要检查的就是文件的权限。hive配置kerberos的前提是Hadoop集群已经配置好Kerberos，因此我们先来配置Hadoop集群的认证。输入规则和密码，，两次密码相同即可，我是用的是root。
hdfs相关问题及解决方案归档
weixin_44976835的博客
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目录问题1：reduce预处理阶段shuffle时获取已完成的map的输出失败次数超过上限问题2：Too many fetch-failures问题3：处理MR速度特别的慢问题4：能够启动datanode，但无法访问，也无法结束问题5：节点断联问题6：JVM内存不够问题7：Hadoop添加节点的方法问题8：给单个node新加硬盘问题9：IO写操作出现问题问题10：HDFS退服节点的方法问题11：IO异常问题12：status of 255 error问题13：sort by value问题14：restar
Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out
axs441702的博客
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hadoop异常之Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out.
道听途说
03-05 5933
最近集群扩充，发现新添加节点后，有两个异常 1、reduce变得很慢，速度显示为百M但进度不变 2、reduce偶尔失败，抛出Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out. 异常分析，由于datanode没有修改hosts文件导致的，修改以后将新加机器添加到hosts，恢复正常
在Linux上将作业提交到Yarn上运行报错Caused by: java.io.IOException: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES的解决办法
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Caused by: java.io.IOException: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out.
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1：Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-outAnswer：程序里面需要打开多个文件，进行分析，系统一般默认数量是1024，（用ulimit -a可以看到）对于正常使用是够了，但是对于程序来讲，就太少了。修改办法：修改2个文件。/etc/security/limits.confvi /etc/security/lim...
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查看Yarn NodeManager日志，发现以下信息： Caused by: org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorException: Could not find user/cache/hadoop/appcache/application_15... in any of the configured local directories 解...
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小透明-溶冰
03-29 1122
转载自：http://hi.baidu.com/xiaomi/item/6d2cbdf35064040c84d27844 1.map 完成，但reduce阶段出错。 12/01/06 17:09:15 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 2 12/01/06 17:09:16 INFO mapr
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在 Hive 中，`macros.hive.max_partition` 并非标准的 Hive 参数，你想说的可能是 `hive.exec.max.dynamic.partitions` 和 `hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode`，这两个参数用于控制动态分区的数量，当动态分区数量超过这两个参数的限制时，就会出现分区错误。以下是解决动态分区出现分区错误的方法： ### 调整参数值 可以适当增大 `hive.exec.max.dynamic.partitions` 和 `hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode` 的值。这两个参数的默认值分别是 1000 和 100。可以在 Hive 客户端执行以下命令来调整参数： ```sql -- 设置每个节点允许创建的最大动态分区数 set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=5000; -- 设置全局允许创建的最大动态分区数 set hive.exec.max.dynamic.partitions=10000; ``` ### 检查数据分布 动态分区错误可能是由于数据分布不均匀导致某些节点产生过多的分区。可以通过以下方式检查数据分布： ```sql -- 查看分区列的分布情况 SELECT partition_column, COUNT(*) FROM your_table GROUP BY partition_column; ``` 根据数据分布情况，对数据进行预处理，如使用 Hive 的 `DISTRIBUTE BY` 和 `SORT BY` 关键字对数据进行重新分布： ```sql INSERT OVERWRITE TABLE your_table PARTITION(partition_column) SELECT col1, col2, partition_column FROM your_source_table DISTRIBUTE BY partition_column SORT BY partition_column; ``` ### 优化查询 确保查询语句没有不必要的动态分区生成。例如，避免在不必要的情况下使用动态分区插入大量数据。可以考虑分批次插入数据，或者使用静态分区和动态分区结合的方式。 ```sql -- 静态分区和动态分区结合 INSERT OVERWRITE TABLE your_table PARTITION(partition_column='static_value') SELECT col1, col2 FROM your_source_table WHERE partition_column='static_value'; ``` ### 检查 HDFS 权限 确保 Hive 用户对 HDFS 上的目标目录有足够的权限来创建分区。可以使用以下命令检查和修改权限： ```bash hdfs dfs -chmod -R 775 /user/hive/warehouse/your_table ```
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