什么时候hive在运行大数据量的统计查询语句时。常常会出现以下OOM错误。详细错误提演示样例如以下：
Possible error: Out of memory due to hash maps used in map-side aggregation. Solution: Currently hive.map.aggr.hash.percentmemory is set to 0.5. Try setting it to a lower value. i.e 'set hive.map.aggr.hash.percentmemory = 0.25;'
查看task的失败信息为：
Error:GC overhead limit exceeded
对于这个错误，一般是由两种情况造成的：(1) hive sql写的不合理，导致运行时hash map过大；（2）hive sql没有优化的余地了（要得到想要的数据仅仅能写这种sql）。
对于（1）则改变sql语句，从而减少hash map的大小。对于（2）则能够调整參数。
以下分别说明（1）和（2）的情况：
（1）改变sql语句
select count(distinct v) from tbl;
能够改为select count(1) from (select v from tbl group by v) t;
说明：降低了hash map的key个数
select collect_set(messageDate)[0],count(*) from incidents_hive group by substr(messageDate,8,2);
能够改为select hourNum, count(1) from (select substr(messageDate,9,2) as hourNum from incidents_hive ) t group by hourNum;
说明：没有降低hash
map的key个数。可是降低了value的大小
（2）调整參数
对于这个sql语句。是没办法进行优化(由于keywords的反复率非常低。导致map阶段里面维护的一个内存Map对象非常巨大)来减少hash
map大小的：
INSERT OVERWRITE TABLE hbase_table_poi_keywords_count SELECT concat(substr(key,0,8), svccode, keywords), substr(key,0,8), svccode, keywords, count(*) where substr(key,0,8)=\"$yesterday\" AND length(keywords)>0 AND svccode is not null GROUP BY substr(key,0,8),svccode,keywords;
与mapjoin和map aggregate相关的优化參数有：
hive.map.aggr
hive.groupby.mapaggr.checkinterval
hive.map.aggr.hash.min.reduction
hive.map.aggr.hash.percentmemory
hive.groupby.skewindata
以上參数能够查看配置文件说明即文档进行调整。
假设需求确实没法通过调整这些參数来达到，那么set hive.map.aggr=false便是终于的方案，它肯定能满足你需求。仅仅是运行速度比map join 和 map aggr慢些，但通过实际跑数据你非常可能发现事实上它也不慢哈。
參考文章：
http://blog.csdn.net/macyang/article/details/9260777
http://www.myexception.cn/open-source/1487747.html
http://blog.csdn.net/lixucpf/article/details/20458617
INSERT OVERWRITE TABLE hbase_table_poi_keywords_count SELECT concat(substr(key,0,8), svccode, keywords), substr(key,0,8), svccode, keywords, count(*) where substr(key,0,8)=\"$yesterday\" AND length(keywords)>0 AND svccode is not null GROUP BY substr(key,0,8),svccode,keywords;
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