Java 踩坑记录

1、Java Stream:java.lang.IncompatibleClassChangeError: vtable stub

问题代码:

import com.google.common.base.Functions;

Map<Long, Item> itemMap = itemList.stream().collect(Collectors.toMap(Item::getId, Functions.identity()));

问题原因:

Functions是com.google.common.base包中的类,使用了错误的类方法。

解决办法:

使用正确的java.util.function包中的Function类(注意:Function后面没有s),代码如下:

import java.util.function.Function;

Map<Long, Item> itemMap = itemList.stream().collect(Collectors.toMap(Item::getId, Function.identity()));

2、Java 包装类:java.lang.NullPointerException

问题代码:

/*
 * 属性定义:Integer ag
在Hive中遇到"Java heap space"错误通常是由于JVM(Java Virtual Machine)分配给Hive MapReduce作业的内存不足。当处理大规模数据或者复杂查询时,如果任务所需的内存超过了默认设置,就可能导致这个错误。 以下是解决这个问题的一些常见步骤: 1. **检查配置**:查看Hive的`hive-site.xml`文件,确认`mapreduce.map.memory.mb`和`mapreduce.reduce.memory.mb`这两个配置项是否足够大。默认值可能不足以处理大数据集,通常建议增大这些值。 ```xml <property> <name>mapreduce.map.memory.mb</name> <value>4096</value> <!-- 可以根据实际需求调整 --> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name> <value>8192</value> <!-- 或者更大,取决于你的任务复杂度 --> </property> ``` 2. **增加Java Heap Size**:可以在命令行启动Hive shell时添加`-Xmx`选项来指定最大堆大小。例如: ``` hive -Xmx4g ``` 这里 `-4g` 表示4GB内存,替换为你需要的实际数值。 3. **使用动态调整内存**:如果你正在使用Tez作为执行引擎,可以考虑使用Tez的资源管理器(如YARN)动态调整内存。这需要在`hive-env.sh`文件中配置`TEZ_AM_LAUNCH_CMD_OPTS`环境变量。 4. **监控资源使用**:在运行查询之前,确保集群有足够的可用内存。使用`yarn logs`或者Hadoop的监控工具来检查当前任务是否已经接近极限。 5. **优化查询**:尽可能优化HQL查询,避免不必要的全表扫描或使用小表驱动大表等策略,这能减少对内存的需求。
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