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Hive作业异常排查及处理

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本文介绍Hive作业异常的排查方法和解决方法。

异常排查

如果客户端遇到作业异常或性能等问题，您可以按照如下步骤进行排查：

  1. 查看Hive客户端日志。

    • Hive CLI命令行提交的作业客户端日志位于集群或Gateway节点的/tmp/hive/$USER/hive.log或者/tmp/$USER/hive.log。

    • Hive Beeline或者JDBC提交的作业日志位于HiveServer服务日志中（一般位于/var/log/emr/hive或者/mnt/disk1/log/hive目录）。

  2. 查看Hive作业提交的YARN Application日志，使用yarn命令可以获取日志。

    yarn logs -applicationId application_xxx_xxx -appOwner userName

内存问题引起的报错

Container内存不足引起的OOM

报错日志：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded或者java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space。

解决方法：调大Container的内存，Hive on MR作业需要同时调大JVM Heap Size。

  • Hive on MR：在YARN服务的配置页面，单击mapred-site.xml页签，调大maper和reducer的内存。

    mapreduce.map.memory.mb=4096
mapreduce.reduce.memory.mb=4096

    同时修改mapreduce.map.java.opts和mapreduce.reduce.java.opts的JVM参数-Xmx为mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb的80%。

    mapreduce.map.java.opts=-Xmx3276m (其他参数保持不变)
mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3276m (其他参数保持不变)

  • Hive on Tez

    • 如果Tez container内存不足，则在Hive服务的配置页面，单击hive-site.xml页签，调大Tez container内存。

      hive.tez.container.size=4096

    • 如果Tez am内存不足，则在Tez服务的配置页面，单击tez-site.xml页签，调大Tez am内存。

      tez.am.resource.memory.mb=4096

  • Hive on Spark：在Spark服务的spark-defaults.conf中调大Spark Executor内存。

    spark.executor.memory=4g

因Container内存使用过多被YARN Kill

报错日志：Container killed by YARN for exceeding memory limits。

原因分析：Hive Task使用的内存（包括JVM堆内和堆外内存，以及子进程）超过了作业向YARN申请的内存。比如Hive on MR作业的Map Task JVM进程heap size（mapreduce.map.java.opts=-Xmx4g）超过了YARN内存申请量（mapreduce.map.memory.mb=3072，3G），会导致Container被YARN NodeManager Kill。

解决方法：

  1. Hive on MR作业可增大mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb参数值，并确保大于mapreduce.map.java.opts和mapreduce.reduce.java.opts的JVM参数-Xmx值的1.25倍及以上。

  2. Hive on Spark作业可增大spark.executor.memoryOverhead参数值，并确保大于spark.executor.memory参数值的25%及以上。

SortBuffer配置太大导致OOM

报错日志：

Error running child: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.init(MapTask.java:986)

原因分析：Sort Buffer Size超过了Hive Task Container Size，例如：Container内存配了1300 MB，但Sortbuffer配了1024 MB。

解决方法：调大Container内存，或调小Sortbuffer。

tez.runtime.io.sort.mb （Hive on Tez）
mapreduce.task.io.sort.mb （Hive on MR）

部分GroupBy语句引起的OOM

报错日志：

22/11/28 08:24:43 ERROR Executor: Exception in task 1.0 in stage 0.0 (TID 0)
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
    at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.GroupByOperator.updateAggregations(GroupByOperator.java:611)
    at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.GroupByOperator.processHashAggr(GroupByOperator.java:813)
    at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.GroupByOperator.processKey(GroupByOperator.java:719)
    at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.GroupByOperator.process(GroupByOperator.java:787)
    at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Operator.forward(Operator.java:897)
    at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.SelectOperator.process(SelectOperator.java:95)
    at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Operator.forward(Operator.java:897)
    at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.TableScanOperator.process(TableScanOperator.java:130)
    at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MapOperator$MapOpCtx.forward(MapOperator.java:148)
    at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MapOperator.process(MapOperator.java:547)

原因分析：GroupBy的HashTable占用太多内存导致OOM。

解决方法：

  1. 减小Split Size至128 MB、64 MB或更小，增大作业并发度：mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=134217728或 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=67108864。

  2. 增大Mapper、Reducer的并发度。

  3. 增大Container的内存。具体方法，请参见Container内存不足引起的OOM。

读取Snappy文件出现OOM

原因分析：LogService等服务写入的标准Snappy文件和Hadoop生态的Snappy文件格式不同，EMR默认处理的是Hadoop修改过的Snappy格式，处理标准格式时会报错OutOfMemoryError。

解决方法：对Hive作业配置如下参数。

set io.compression.codec.snappy.native=true;

元数据相关报错

Drop大分区表超时

报错日志：

FAILED: Execution ERROR, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. org.apache.thrift.transport.TTransportException: java.net.SocketTimeoutException: Read timeout

原因分析：作业异常的可能原因是表分区太多，Drop耗时较长，导致Hive Metastore client网络超时。

解决方法：

  1. 在EMR控制台Hive服务的配置页面，单击hive-site.xml页签，调大Client访问metastore的超时时间。

    hive.metastore.client.socket.timeout=1200s

  2. 批量删除分区，例如多次执行带条件的分区。

    alter table [TableName] DROP IF EXISTS PARTITION (ds<='20220720')

insert overwrite动态分区导致作业失败

报错日志：通过insert overwrite操作动态分区或执行类似存在insert overwrite操作的作业时，出现Exception when loading xxx in table报错，HiveServer日志中出现了以下报错日志。

Error in query: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Directory oss://xxxx could not be cleaned up.;

原因分析：元数据和数据不一致，元数据中存在某个分区的记录，但数据存储系统中没有该路径，导致使用cleanup方法的时候报错找不到路径。

解决方法：您可以尝试修复元数据问题之后再重新执行作业。

Hive读表或者删除表时报错java.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException: emr-header-1.xxx

原因分析：当EMR集群使用DLF统一元数据或者统一meta数据库（旧版功能）时，创建的数据库初始路径是EMR当前集群的HDFS路径（例如hdfs://master-1-1.xxx:9000/user/hive/warehouse/test.db或者hdfs://emr-header-1.cluster-xxx:9000/user/hive/warehouse/test.db）。Hive表路径会继承数据库路径，同样也会使用当前集群的HDFS路径（例如hdfs://master-1-1.xxx:9000/user/hive/warehouse/test.db/test_tbl）。当启用一个新EMR集群，同时使用Hive读写旧集群创建的Hive表或者数据库时，新集群可能无法连接旧集群或者因旧集群已释放，会出现java.net.UnknownHostException异常。

解决方法：

  • 方法1：如果确认Hive表数据是临时或者测试数据，可以尝试修改Hive表路径为某个OSS路径，并且再次调用drop table或drop database命令。

    -- Hive SQL
alter table test_tbl set location 'oss://bucket/not/exists'
drop table test_tbl;

alter table test_pt_tbl partition (pt=xxx) set location 'oss://bucket/not/exists';
alter table test_pt_tbl drop partition pt=xxx);

alter database test_db set location 'oss://bucket/not/exists'
drop datatabase test_db

  • 方法2：如果确认Hive表数据是有效数据，但在新集群上无法访问。此时EMR旧集群上的Hive表数据保存在HDFS上，可以先尝试将 HDFS数据转移到OSS上，并且创建新表。

    hadoop fs -cp hdfs://emr-header-1.xxx/old/path oss://bucket/new/path
hive -e "create table new_tbl like old_tbl location 'oss://bucket/new/path'"

Hive UDF和第三方包

Hive lib目录下放置三方包导致冲突

原因分析：在Hive lib目录（$HIVE_HOME/lib）下放置三方包或者替换Hive包经常会导致各种冲突问题，请避免此类操作。

解决方法：把放在$HIVE_HOME/lib里的三方包移除，恢复替换为原始的Hive JAR包。

Hive无法使用reflect函数

原因分析：在Ranger鉴权开启的情况下可能无法使用reflect函数。

解决方法：将reflect函数从黑名单移除，在hive-site.xml中配置。

hive.server2.builtin.udf.blacklist=empty_blacklist

自定义UDF导致作业运行慢

原因分析：Hive作业运行慢，但未发现异常日志，可能原因是Hive自定义UDF性能存在问题。

解决方法：可以通过对Hive task进行thread dump定位问题，根据thread dump发现的性能热点针对性优化自定义UDF。

引擎兼容问题

Hive和Spark时区不一致导致结果不一致

异常现象：Hive的from_unix_time时区固定为UTC，而Spark使用的是本地时区，如果两者的时区不一致会导致结果不一致。

解决方法：修改Spark时区为UTC，在Spark SQL里面插入如下代码：

set spark.sql.session.timeZone=UTC;

或者修改Spark配置文件，添加新的配置：

spark.sql.session.timeZone=UTC

历史Hive版本缺陷

Hive on Spark打开动态分区执行慢（已知缺陷）

原因分析：Hive开源版本的缺陷，Beeline的方式把spark.dynamicAllocation.enabled打开了，导致Hive在计算Shuffle的Partition的时候总是算成1。

解决方法：Hive on Spark作业关闭动态资源伸缩或者使用Hive on Tez。

spark.dynamicAllocation.enabled=false

打开dynamic.partition.hashjoin后tez报错（已知缺陷）

报错日志：

Vertex failed, vertexName=Reducer 2, vertexId=vertex_1536275581088_0001_5_02, diagnostics=[Task failed, taskId=task_1536275581088_0001_5_02_000009, diagnostics=[TaskAttempt 0 failed, info=[Error: Error while running task ( failure ) : attempt_1536275581088_0001_5_02_000009_0:java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: cannot find field _col1 from [0:key, 1:value]
    at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezProcessor.initializeAndRunProcessor(TezProcessor.java:296)
    at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezProcessor.run(TezProcessor.java:250)

原因分析：Hive开源版本缺陷。

解决方法：临时解决方案是关闭配置。

hive.optimize.dynamic.partition.hashjoin=false

MapJoinOperator报错NullPointerException（已知缺陷）

报错日志：日志

原因分析：开启了hive.auto.convert.join.noconditionaltask会导致报错。

解决方法：关闭相关配置。

hive.auto.convert.join.noconditionaltask=false

Hive on Tez报错IllegalStateException（已知缺陷）

报错日志：

java.lang.RuntimeException: java.lang.IllegalStateException: Was expecting dummy store operator but found: FS[17]
        at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezProcessor.initializeAndRunProcessor(TezProcessor.java:296)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezProcessor.run(TezProcessor.java:250)
        at org.apache.tez.runtime.LogicalIOProcessorRuntimeTask.run(LogicalIOProcessorRuntimeTask.java:374)
        at org.apache.tez.runtime.task.TaskRunner2Callable$1.run(TaskRunner2Callable.java:73)
        at org.apache.tez.runtime.task.TaskRunner2Callable$1.run(TaskRunner2Callable.java:61)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
        at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1730)
        at org.apache.tez.runtime.task.TaskRunner2Callable.callInternal(TaskRunner2Callable.java:61)
        at org.apache.tez.runtime.task.TaskRunner2Callable.callInternal(TaskRunner2Callable.java:37)
        at org.apache.tez.common.CallableWithNdc.call(CallableWithNdc.java:36)

原因分析：Hive开源版本缺陷，在开启Hive am reuse之后出现，目前EMR Hive暂未解决该问题。

解决方法：在单个作业层面把Tez ApplicationMaster reuse功能关掉。

set tez.am.container.reuse.enabled=false;

其他异常

select count(1)结果为0

原因分析：select count(1)使用的是Hive表统计信息（statistics），但这张表的统计信息不准确。

解决方法：修改配置不使用统计信息。

hive.compute.query.using.stats=false

或者使用analyze命令重新统计表统计信息。

analyze table <table_name> compute statistics;

在自建ECS上提交Hive作业异常

在自建ECS上提交Hive作业（不在EMR产品范围内），会出现不可预期报错。请使用EMR Gateway集群或者使用EMR-CLI自定义部署Gateway环境。更多信息，请参见使用EMR-CLI自定义部署Gateway环境。

数据倾斜导致的作业异常

异常现象：

  • Shuffle数据把磁盘打满。

  • 某些Task执行时间特别长。

  • 某些Task或Container出现OOM。

解决方法：

  1. 打开Hive skewjoin优化。

    set hive.optimize.skewjoin=true;

  2. 增大Mapper、Reducer的并发度。

  3. 增大Container的内存。具体方法，请参见Container内存不足引起的OOM。

报错“Too many counters: 121 max=120”，该如何处理？

  • 问题描述：使用Tez或MR引擎，在使用Hive SQL执行作业时报错。

  • 报错分析：当前作业的counters数量超过默认的counters限制。

  • 解决方法：您可以在EMR控制台YARN服务的配置页签，搜索mapreduce.job.counters.max参数，调大该参数值，修改完后重新提交Hive作业，如果使用Beeline或者JDBC提交作业，需要重启HiveServer服务。

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