• Hive on spark 配置 & 踩坑记录 org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create spark client.)


    Hive on Spark配置

    兼容性说明

    注意:官网下载的 Hive3.1.2 和 Spark3.0.0 默认是不兼容的。

    因为 Hive3.1.2 支持的 Spark 版本是2.4.5,所以需要我们重新编译Hive3.1.2版本。

    编译步骤:官网下载Hive3.1.2源码,修改pom文件中引用的Spark版本为3.0.0,如果编译通过,直接打包获取jar包。如果报错,就根据提示,修改相关方法,直到不报错,打包获取jar包。

    Hive所在节点部署Spark

    如果之前已经部署了Spark,则该步骤可以跳过,但要检查 SPARK_HOME 的环境变量配置是否正确。

    1Spark官网下载jar包地址:

    http://spark.apache.org/downloads.html

    (2)上传并解压解压spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz

    [root@hadoop102 software]# tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/

    [root@hadoop102 software]#  mv /opt/module/spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 /opt/module/spark

    (3)配置SPARK_HOME环境变量

    [root@hadoop102 software]# vim /etc/profile.d/my_env.sh

    添加如下内容

    # SPARK_HOME

    export SPARK_HOME=/opt/module/spark
    
    export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

    source 使其生效

    [root@hadoop102 software]#  source /etc/profile.d/my_env.sh

    hive中创建spark配置文件

    [root@hadoop102 software]# vim /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf

    添加如下内容(在执行任务时,会根据如下参数执行)

    spark.master                               yarn
    spark.eventLog.enabled                   true
    spark.eventLog.dir                        hdfs://hadoop102:8020/spark-history
    #1g 过大 300m 过小 600m √
    spark.executor.memory    1g
    #1g 过大 300m 过小 600m √
    spark.driver.memory    1g

    HDFS创建如下路径,用于存储历史日志

    [root@hadoop102 software]# hadoop fs -mkdir /spark-history

    HDFS上传Spark纯净版jar

    说明1:由于Spark3.0.0非纯净版默认支持的是hive2.3.7版本,直接使用会和安装的Hive3.1.2出现兼容性问题。所以采用Spark纯净版jar包,不包含hadoophive相关依赖,避免冲突。

    说明2Hive任务最终由Spark来执行,Spark任务资源分配由Yarn来调度,该任务有可能被分配到集群的任何一个节点。所以需要将Spark的依赖上传到HDFS集群路径,这样集群中任何一个节点都能获取到。

    1)上传并解压spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz

    [root@hadoop102 software]# tar -zxvf /opt/software/spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz

    2)上传Spark纯净版jar包到HDFS

    [root@hadoop102 software]# hadoop fs -mkdir /spark-jars

    [root@hadoop102 software]# hadoop fs -put spark-3.0.0-bin-without-hadoop/jars/* /spark-jars

    修改hive-site.xml文件

    [root@hadoop102 ~]# vim /opt/module/hive/conf/hive-site.xml

    添加如下内容

    <!--Spark依赖位置
    (注意:端口号8020必须和namenode的端口号一致)--> <property> <name>spark.yarn.jars</name> <value>hdfs://hadoop106:8020/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>100000ms</value> </property>

    注意:hive.spark.client.connect.timeout的默认值是1000ms,如果执行hive的insert语句时,抛如下异常,可以调大该参数到10000ms

    坑一 

    Failed to execute spark task, with exception 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create spark client.)'
    FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask

    yarn 配置的最大内存小于 spark 配置的内存

    vim /opt/module/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

    <!--Hive查询时,报错java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space-这种情况属于 JVM 堆内存溢出了,在y arn-site.xml 文件中添加如下代码-->
    <property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>20480</value> 
    <!-- 2g -> 20g --> </property>
    vim /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf 
    spark.executor.memory    1g ×
    spark.executor.memory    600m √
    xsync /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf 

    坑二

    ERROR [cd09b5ce-a108-4b6c-963b-2f993728ec9b main] spark.SparkTask: Failed to execute spark task, with exception 'java.lang.Exception(Failed to submit Spark work, please retry later)'

     java.lang.IllegalStateException: RPC channel is closed.

    spark.executor.memory    300m ×
    spark.executor.memory    600m √
    xsync
    /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf 

    坑三

    FAILED: SemanticException Failed to get a spark session: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Failed to create Spark client for Spark session d9e0224c-3d14-4bf4-95bc-ee3ec56df48e

    vim  /opt/module/spark-yarn/conf/spark-env.sh

    export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath);

    坑四

    Failed to execute spark task, with exception 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create Spark client for Spark session 348a2e06-5dfc-4956-a243-9e6d2da3fa11)'
    FAILED: Execution Error, return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Failed to create Spark client for Spark session 348a2e06-5dfc-4956-a243-9e6d2da3fa11

    1.Spark没有启动;
    需在/opt/module/spark路径下输入以下内容启动spark:
    [root@hadoop102 spark]# ./sbin/start-all.sh
    2.Spark和hive版本不匹配,我的是匹配的;

    3.内存资源不足,导致hive连接spark客户端超时。
    原文链接:https://blog.csdn.net/FunnyPrince_/article/details/120616109

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/chang09/p/16344768.html
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