有没有一种直接的方法来解决下面的错误，或者有一种更好的方法来使用hive来获得我需要的连接？输出到存储表不是一个要求，因为我可以满足于 INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY 到csv。
我正在尝试执行以下交叉连接。ipint是一个9gb的表，geoiplite是270mb。

CREATE TABLE iplatlong_sample AS
SELECT ipintegers.networkinteger, geoiplite.latitude, geoiplite.longitude
FROM geoiplite
CROSS JOIN ipintegers
WHERE ipintegers.networkinteger >= geoiplite.network_start_integer AND ipintegers.networkinteger <= geoiplite.network_last_integer;

我在ipintegers上使用交叉连接而不是geoiplite，因为我已经读到规则是较小的表在左侧，较大的表在右侧。
根据Hive，绘制并减少阶段完成到100%，但是
2015-08-01 04:45:36947第一阶段map=100%，reduce=100%，累计cpu 8767.09秒
mapreduce累计cpu总时间：0天2小时26分7秒90毫秒
结束作业=作业\u 201508010407 \u 0001
阶段8由条件分解器选择。
执行日志位于：/tmp/myuser/.log
2015-08-01 04:45:38启动本地任务处理Map加入；最大内存=12221153280
执行失败，退出状态：3
获取错误信息
任务失败！
任务id:阶段8
日志：
/tmp/myuser/hive.log
失败：执行错误，从org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.mapredlocaltask返回代码3
mapreduce作业已启动：作业0:map:38 reduce:1累计cpu:8767.09秒
hdfs读取：9438495086 hdfs写入：8575548486成功
我的配置单元：

SET hive.mapred.local.mem=40960;
SET hive.exec.parallel=true;
SET hive.exec.compress.output=true;
SET hive.exec.compress.intermediate = true;
SET hive.optimize.skewjoin = true;
SET mapred.compress.map.output=true;
SET hive.stats.autogather=false;

我有不同的想法 SET hive.auto.convert.join 在真与假之间，但结果相同。
以下是/tmp/myuser/hive.log的输出日志中的错误

$ tail -12 -f tmp/mysyer/hive.log

2015-08-01 07:30:46,086 ERROR exec.Task (SessionState.java:printError(419)) - Execution failed with exit status: 3
2015-08-01 07:30:46,086 ERROR exec.Task (SessionState.java:printError(419)) - Obtaining error information
2015-08-01 07:30:46,087 ERROR exec.Task (SessionState.java:printError(419)) -
Task failed!
Task ID:
  Stage-8

Logs:

2015-08-01 07:30:46,087 ERROR exec.Task (SessionState.java:printError(419)) - /tmp/myuser/hive.log
2015-08-01 07:30:46,087 ERROR mr.MapredLocalTask (MapredLocalTask.java:execute(268)) - Execution failed with exit status: 3
2015-08-01 07:30:46,094 ERROR ql.Driver (SessionState.java:printError(419)) - FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapredLocalTask

我在master上运行hive客户端，一个类型为n1-highmem-8（8cpu，52gb）的google云平台示例，worker是n1-highmem-4（4cpu26gb），但我怀疑map和reduce之后，在master上发生了一个本地连接（如暗示的）。无论如何，在bdutils中，我为工作节点配置了javaopts( n1-highmem-4 )收件人： n1-highmem-4 解决方案编辑：解决方案是将范围数据组织成范围树。