Hive Job status not available

本文分析了一种Hive查询返回非零代码的问题,探讨了jobclient请求作业状态时出现的异常情况,即applicationmaster已完成作业处理,但在向jobhistoryserver请求最终状态时发生错误。文章详细记录了该错误的具体信息及日志中的异常提示。

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收到的报警信息:

Caused by: HiveServerException(message:Query returned non-zero code: 1, cause: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask, errorCode:1, SQLState:08S01)


原因:job client请求作业状态时,application master 已经完成对应作业的处理,向job history server请求job的最终状态时报错。

判断结果的信息: 作业请求的APPid=application_1484909935899_200328 , finalstatus是success, 但是在tracking URL中显示 Not Found: job_1484909935899_200328hive日志中提示:Ended Job = job_1484909935899_200328 with exception 'java.io.IOException(Job status not available )’



### Hive Job 概念及工作原理 #### 什么是Hive JobHive Job 是指由 Apache Hive 发起并执行的一系列 MapReduce 或 Tez 作业。这些作业负责处理 SQL 查询语句,并将其转换成分布式计算框架可以理解的任务来操作存储于 HDFS 中的数据集[^2]。 #### 工作流程解析 当用户向 Hive 提交查询请求时,例如 `SELECT` 语句: ```sql hive (test)> SELECT * FROM emp SORT BY deptno DESC; ``` 此命令会被编译器转化为逻辑计划再进一步优化成为物理执行计划。对于上述例子而言,在实际运行过程中会产生如下行为: - **Mapper 阶段**: 数据被分割成多个分片分配给不同的 Mapper 进程处理。每个 Mapper 负责读取输入文件的一部分内容并对每一行记录应用指定的操作——这里是按照部门编号降序排列员工信息。 - **Reducer 阶段**: 经过 Mappers 处理后的中间结果会被发送至 Reducers 完成最终聚合或排序等操作。在这个案例里设置了三个 Reducer 实例用于接收来自不同 Mapper 的输出流并实施全局性的排序动作。 整个过程涉及到多轮迭代式的 map 和 reduce 步骤直到得到预期的结果集合为止。值得注意的是,如果查询仅涉及简单的扫描而无需复杂变换,则可能只启动单一的 Mapper 来完成全部任务而不必调用 Reduce 功能模块。 此外,为了提高性能效率以及更好地适应大规模数据分析场景下的需求特点,现代版本中的 Hive 支持采用更先进的调度算法比如 YARN 上面提到过的 taskScheduler ,这使得资源管理和负载均衡变得更加灵活高效[^1]。 最后值得一提的是,除了内置的各种算子外,还可以利用 UDF 扩展功能自定义特定用途的方法供后续脚本调用,从而极大增强了系统的可定制性和适用范围[^3]。
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