Hive UDF自定义函数-----------报错解析

一、报如下错误

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Diagnostic Messages for this Task:
Error: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Hive Runtime Error while processing row (tag=0) {"key":{"reducesinkkey0":"bike"},"value":{"_col0":3,"_col1":10.23}}
        at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.ExecReducer.reduce(ExecReducer.java:265) 

 1.在hive shell 把自定义的python脚本加载到hive中

add file hdfs:///user/hive/lib/udf1.py; 

2.using  'udf1.py' 检查这里是否正确

select transform(id,vtype,price) using 'udf1.py' as (vtype string,mean float,var float) from (select * from test cluster by vtype) as temp_table; 

二、报下面的错误

Diagnostic Messages for this Task:
Error: java.lang.RuntimeException: Hive Runtime Error while closing operators: [Error 20003]: An error occurred when trying to close the Operator running your custom script.
        at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.ExecReducer.close(ExecReducer.java:295)
        at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.runOldReducer(ReduceTask.java:453) 

 1.报上面的错误,基本都是脚本自身有问题,调试下脚本。

举个例子:

#!/usr/bin/python
# _*_ coding:utf-8 _*_
import sys
import logging
import numpy as np
import pandas as pd
sep='\t'
 


def read_input(input_data):
    for line in input_data:
        line = line.strip()
        if line == "":
            continue
        yield line.split(sep)
def main():
    data=read_input(sys.stdin)
    for vtype,group in groupby(data,itemgetter(1)):
        group=[(int(rowid),vtype,float(price)) for rowid,vtype,price in gr  
oup]     #如果不把price做类型转换,在 df['price'].mean()就会有报错的问题,就会抛出上面的异常。
        df=pd.DataFrame(group,columns=('id','vtype','price'))
        output=[vtype,df['price'].sum(),df['price'].mean()]
        #print len(group)
        print (sep.join(str(o) for o in output ))

<think>我们正在处理一个Hive on Spark的报错:Caused by: java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: String index out of range: -1 这个错误通常意味着在某个字符串操作中,尝试访问了一个不存在的索引(负数索引或超过字符串长度的索引)。 在Hive on Spark的上下文中,这种错误可能出现在解析查询、处理UDF、序列化/反序列化等环节。 可能的原因: 1. **查询语句问题**:可能是HiveQL语句中某些字符串函数使用不当,例如SUBSTR、SUBSTRING等函数传入了负数索引。 2. **数据问题**:处理的数据中有空字符串或特殊格式的字符串,当尝试获取某个位置的字符时,如果字符串为空,则任何索引都会越界。 3. **UDF问题**:如果使用了自定义函数UDF),在函数内部可能对字符串进行了不当操作。 4. **序列化问题**:在Spark任务序列化或反序列化过程中,可能由于某些字段的字符串值异常导致。 5. **Hive或Spark的版本兼容性问题**:不同版本之间可能存在一些已知的bug。 解决步骤: 1. **检查查询语句**:仔细检查HiveQL语句,特别是涉及字符串操作的部分,确保函数参数正确。 2. **检查数据**:查看引发错误的数据,特别是字符串字段,是否存在空字符串或长度不足的情况。 3. **检查UDF**:如果使用了UDF,检查UDF代码中对字符串的操作,确保不会出现负数索引。 4. **查看完整错误堆栈**:错误堆栈会指出具体是哪一行代码导致的错误,根据堆栈信息定位问题。 5. **升级版本**:如果怀疑是版本bug,可以尝试升级Hive或Spark到已知修复该问题的版本。 由于错误信息有限,我们只能给出一般性的解决方向。 下面,根据要求,在回答后提出3-5个相关问题。</think>### 问题分析 Hive on Spark 报错 `java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: String index out of range: -1` 通常发生在字符串操作中尝试访问无效索引(负索引或超出字符串长度)。常见原因包括: 1. **空字符串处理异常**:对空字符串执行 `substr()`、`charat()` 等操作时未判空。 2. **Hive UDF 缺陷**:自定义函数未处理边界值(如负索引或空输入)。 3. **数据格式问题**:源数据中存在异常值(如空字段或非法分隔符)。 4. **Spark 版本兼容性**:Hive 与 Spark 版本不匹配导致字符串处理逻辑冲突。 5. **查询语句缺陷**:SQL 中字符串函数参数错误(如 `SUBSTR(col, -1, 2)`)。 --- ### 解决步骤 1. **检查查询语句** - 定位报错的具体 SQL 语句,检查字符串函数(如 `SUBSTR`, `SPLIT`, `REGEXP_EXTRACT`)的参数是否合法。 - **示例修正**: ```sql -- 错误:可能因负索引导致崩溃 SELECT SUBSTR(column, -1, 3) FROM table; -- 修正:添加边界保护 SELECT CASE WHEN LENGTH(column) > 0 THEN SUBSTR(column, 1, 3) ELSE NULL END FROM table; ``` 2. **验证源数据质量** - 排查输入数据中的空字符串或异常值: ```sql -- 检查空字符串比例 SELECT SUM(CASE WHEN TRIM(column) = '' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) FROM table; ``` 3. **更新 UDF 逻辑** 若使用自定义 UDF,确保处理负索引和空输入: ```java // 示例:修复 StringIndexOutOfBoundsException 的 UDF public String evaluate(String str, int start) { if (str == null || str.isEmpty() || start < 0 || start >= str.length()) { return null; // 边界保护 } return str.substring(start, start + 1); } ``` 4. **升级组件版本** - 确认 Hive 和 Spark 版本兼容性(如 Hive 3.x + Spark 3.x)。 - 修复版本参考: - **Spark 2.4.8+** 修复了 [SPARK-29923](https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-29923)。 - **Hive 3.1.3+** 优化了字符串处理逻辑。 5. **查看完整日志** 通过 `yarn logs -applicationId <app_id>` 获取详细堆栈,定位触发异常的类和方法。 --- ### 临时规避方案 在查询前清理异常数据: ```sql -- 过滤空字符串 INSERT OVERWRITE TABLE cleaned_table SELECT * FROM raw_table WHERE LENGTH(problem_column) > 0; ```
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