摘要：执行语句时，任务内存不足怎么办执行语句时，任务内存不足怎么办执行语句时，任务内存不足怎么办如果在日志文件中看到出现错误，可以通过等来增大或可以使用的内存数。
UHadoop暂时未支持hive on spark，但可通过使用Spark-sql代替，或者启用Spark-thriftserver，通过beeline进行连接。
如果在日志文件中看到出现running beyond physical memory limits错误，可以通过
set mapreduce.map.memory.mb=XXX
set mapreduce.reduce.memory.mb=XXX等来增大map或reduce可以使用的内存数。如果多个任务都出现这个情况，可以在/home/hadoop/hive/conf/hive-site.xml里加入配置
可以在连接hive的时候使用hadoop用户，以java代码为例：
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://ip:10000/default", "hadoop", "");Hive默认的优化策略是对select这种简单操作，并不会启动map任务。可以通过在命令中指定hive.fetch.task.conversion=none这个参数，或者配置在/home/hadoop/hive/conf/hive-site.xml中来强制制启动map任务。
举例：
hive -e "set hive.fetch.task.conversion=none;select * from spark_testtable;"文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。
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