配置hive on spark后启动报错
因为hive底层用的执行引擎是MapReduce,所以导致了运行起来非常慢,所以我们要更换执行引擎,就有了hive on spark,基于hive的基础上将执行引擎换成spark
版本:hive 3.1.2
spark3.0.0
需要配置的信息
在spark的配置文件spark-defaults.conf中
spark.master yarn
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop102:8020/spark-history
spark.executor.memory 1g
spark.driver.memory 1g
在hive所在的节点上配置spark的环境变量,保证hive和spark是在同一台机器上的
然后增加hive的配置信息
<!--Spark依赖位置-->
<property><name>spark.yarn.jars</name><value>hdfs://hadoop102:8020/spark-jars/*</value>
</property><!--Hive执行引擎-->
<property><name>hive.execution.engine</name><value>spark</value>
</property><!--Hive和spark连接超时时间-->
<property><name>hive.spark.client.connect.timeout</name><value>10000ms</value>
</property>
这样基础的就已经配好了,下面我们来测试一下
进入hive
创建一个表
create table student(id int,name string);
插入一条语句试试
insert into student values(1,'lili');
发现运行一会后报错,报错信息:
NoClassDefError:org/apache/spark/AccumulatorParam
我们查看yarn上程序运行的log日志,看到报错信息
是在hive-exec.jar包中报的错
Exception:org/apache/hive/spark/counter/SparkCounters.createCounter()
public class SparkCounter implements Serializable {private String name;private String displayName;private Accumulator<Long> accumulator;private long accumValue;
我们可以知道应该是hive的包的问题,我们去hive官网上看,可以看到hive on spark的版本匹配表格
hive spark
1.1.x 1.2.0
1.2.x 1.3.1
2.0.x 1.5.0
2.1.x 1.6.0
2.2.x 1.6.0
2.3.x 2.0.0
3.0.x 2.3.0
master 2.3.0
我们看到基于hive3.X版本官方只测试了基于spark2.3.0版本的,所以我们用hive3.1.2版本会先去找spark2.3.0版本的类,但是我们又没有,所以报错
解决方法:下载hive3.1.2版本的源码,将hive依赖的spark包指向spark3.0.0然后重新编译打包,然后重新安装hive并且配置好之后运行就没有问题了
对于版本不匹配的问题的都可以尝试按照这个方法去查找一下问题
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