本文主要是介绍Hive mapreduce报错：java.io.IOException: Split metadata size exceeded 10000000，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
mapreduce报错：java.io.IOException: Split metadata size exceeded 10000000
一、问题现象
客户在用hive sql做几张表的组合分析，使用mr引擎。 因为其中有一张表超过5万个分区，数据总量超过8千亿条，因此运行过程中出现失败，报错如下所示：
org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.job.impl.JobImpl: Job init failed org.apache.hadoop.yarn.executions.YarnRuntimeException: java.io.IOException:Split metadata size exceeded 10000000. Aborting job job_1558160008053_0002
根据报错，分析得到出错原因： 该job的job.splitmetainfo文件大小超过限制；
从hadoop源码里面可以查询到，是因为 mapreduce.job.split.metainfo.maxsize 参数默认设置1千万导致的。
为什么采用默认的1千万还不够呢？这就要从 mapreduce.job.split.metainfo.maxsize 参数的含义说起：
job.splitmetainfo该文件记录split的元数据信息，如input文件过多，记录的文件结构信息超出默认设置就会报错；输入文件包括大量小文件或者文件目录，造成Splitmetainfo文件超过默认上限。 这个机制也是hadoop集群要求文件大小不能过小或目录过多，避免namenode出现元数据加载处理瓶颈。如block默认128M，则文件应大于这个&
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