場景：計算一年中每一天的數據，每一天的取值是前一年或者半年的平均值，所以我有兩張臨時表，第一張存放主體的一年中每一天的數據，第二張存放主體近兩年的每一天對應的數據，第一張表左連接第二張表，這樣子進行窗口函數計算即可。

select h1.*,h3.volume,h3.vwap,avg(h3.turnoverval)over(PARTITION by h1.TRADINGITEMID order by h1.natualday asc rows BETWEEN 364 PRECEDING and CURRENT ROW) as turnoverval from dp.tmp5 h1left join dp.tmp6 h3 on h1.TRADINGITEMID = h3.TRADINGITEMID and h1.natualday=h3.pricingdate and h3.volume!=0 and h3.vwap!=0

但是這樣子確報錯，語法沒有問題，單純 avg 會有問題，如果求max 后者其他就不會報錯。嘗試了很久，而跑2019年、2020年的數據是沒有問題的，然而跑2018年是會報錯的，預估是臟數據導致的，但是不管怎樣查詢都查不出數據的問題， 最后發現需要把 h1的非交易日排除掉才行正常執行（這樣子就不能準確的計算前180天的平均值了）

最后想到的辦法是求出sum 和 count，確實可行

select h1.secucode,h1.natualday,h3.volume,h3.vwap, h3.volume * h3.vwap ,SUM(h3.volume * h3.vwap)over(PARTITION by h1.secucode order by h1.natualday asc rows BETWEEN 180 PRECEDING and CURRENT ROW) as turnoverval,count(h3.volume * h3.vwap )over(PARTITION by h1.secucode order by h1.natualday asc rows BETWEEN 180 PRECEDING and CURRENT ROW) as turnovercntfrom dp.tmp5 h1left join dp.tmp_ciqpriceequity h3 on h1.secucode = h3.secucode and h1.natualday=h3.pricingdate

總結：

其實工作中確實會遇到很多莫名其妙的問題，關鍵問題還是對核心理解的不夠深，不過深入理解也是不太現實的。這種情況下最好能夠排查出出現問題的點，找到之后一般是源數據不符合接口導致的，要不然就修改源，要不然就替換接口。總之對于理論能夠實現的邏輯總歸是有辦法的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的hive报错return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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