SparkSQL使用MySQL中的数据进行写操作时出现的错误：无法解析 org.apache.spark.sql.AnalysisException

最新推荐文章于 2023-12-15 10:50:15 发布
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在使用SparkSQL与MySQL进行数据写操作时，可能会遇到`org.apache.spark.sql.AnalysisException`错误。该错误通常由于数据库连接、表名或列名拼写、表存在性或数据类型不匹配等问题引起。解决方法包括：检查MySQL连接参数，确认表名和列名无误，确保表存在，以及匹配数据类型。正确配置和修正这些问题，可以避免解析错误。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在使用SparkSQL时，当尝试使用MySQL中的数据进行写操作时，可能会遇到 org.apache.spark.sql.AnalysisException 无法解析的错误。这个错误通常表示在执行查询时，SparkSQL无法正确解析给定的语句。

出现这个错误的原因可能有多种，下面将介绍一些常见的解决方法。

  1. 确保MySQL连接正确
    在使用SparkSQL连接MySQL之前，首先确保已正确配置数据库连接参数，包括主机名、端口、用户名和密码等。请确保这些参数正确，并且可以成功连接到MySQL数据库。

  2. 检查表名和列名的拼写
    请仔细检查在写操作中使用的表名和列名的拼写是否正确。SparkSQL对表名和列名是区分大小写的，因此请确保拼写完全一致，包括大小写。

  3. 确保表存在
    如果在写操作中引用的表在MySQL数据库中不存在，那么会导致解析错误。请确保要写入的表已经在MySQL数据库中创建，并且可以通过SparkSQL查询到。

  4. 检查数据类型匹配
    当写入数据时，SparkSQL会根据表的定义和给定的数据进行类型匹配。如果数据类型不匹配，可能会导致解析错误。请确保要写入的数据类型与表中相应列的数据类型匹配。

下面是一个示例代码，演示如何使用SparkSQL将数据写入MySQL数据库：


                

                
                
        

    

  


        

            

                

                

                了解本专栏
                
                
                  
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Spark ：AnalysisException: Required attribute 'value' not found;

				
			

			

				

					九师兄
				

				

					09-20
					
					2250
					
				

			

		

		

			
				
1.背景
spark 2.4 写入到kafka报错，代码如下。
  @Test
  def kafkaToKafkaTest1(): Unit ={

    val host = "localhost"
    val port = "9997"

    logInfo(String.format("监听主机：%s,端口：%s", host, port))

    val spark = S...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
sqoop报错Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.tez.dag.api.SessionNotRunning

				
			

			

				

					yy的博客
				

				

					11-02
					
					2270
					
				

			

		

		

			
				
问题:

 hive切换引擎为tez之后,sqoop导入数据到内部表报错Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.tez.dag.api.SessionNotRunning

解决方法:



vim /opt/cloudera/parcels/CDH-6.2.0-1.cdh6.2.0.p0.967373/lib/sqoop/conf/hive-site.xml

修改下面参数为mr: (这里不要使用hive/conf下的h...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Can not create the managed table.The associated location

				
			

			

				

					weixin_40994552的博客
				

				

					03-31
					
					5202
					
				

			

		

		

			
				
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Can not create the managed table('`tmp`.`tmp_iot`'). The associated location('hdfs://nameservice1/user/hive/warehouse/tmp.db/tmp_iot') already exists.;


			
		

	





	

		

			

				
					
【spark】异常：org.apache.spark.sql.AnalysisException: resolved attribute(s)

				
			

			

				

					lsr40的博客
				

				

					04-08
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
本人菜鸟一只，天天写bug，今天又来记录一个解决了的bug！

业务逻辑：

1、从一张行为表中，抽取有特点行为的用户

2、将这部分用户id拿到之后保存

3、然后再将这部分用户id关联回行为表，获得这部分用户的所有行为

具体代码我就不贴出来了，应该比较简单吧，就是读取行为表，过滤特定的行为，然后将这部分数据去重就得到特定行为的用户，最后把这些用户关联回行为表，就拿到了这部分特定用户的行为
...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Spark sql org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve ‘`a.a`‘ given input columns

				
			

			

				

					sinat_34534481的博客
				

				

					09-15
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
Spark sql 版本2.3.0，grouping sets之后jion相同表会出现列名不存在的问题。会导致报错
org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve '`a.a`' given input columns: [b.b, b.c, a.a, a.b, a.c]; line 8 pos 29;

或者
org.apache.spark.sql.AnalysisException:
Failure when resolving confl

			
		

	





	

		

			

				
					
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Can not create the managed table

				
			

			

				

					硅谷工具人
				

				

					12-07
					
					826
					
				

			

		

		

			
				
spark执行过程中偶发性出现错误。
Traceback (most recent call last):
  File "/dfs/data9/nm-local-dir/usercache/hadoop/appcache/application_1666879209698_29104/container_e26_1666879209698_29104_01_000001/pyspark.zip...

			
		

	





	

		

			

				
					
关于在使用sparksql写程序是报错以及解决方案：org.apache.spark.sql.AnalysisException: Duplicate column(s): "name" found,...

				
			

			

				

					weixin_30294021的博客
				

				

					09-05
					
					457
					
				

			

		

		

			
				
说明：
　　spark --version : 2.2.0
　　我有两个json文件，分别是emp和dept：
emp内容如下：

{"name": "zhangsan", "age": 26, "depId": 1, "gender": "male", "salary": 20000}
{"name": "lisi", "age": 36, "depId": 2, "gender":...

			
		

	





	

		

			

				
					
spark 写入hive报错[笔记]:Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Tas

				
			

			

				

					m0_69097184的博客
				

				

					12-15
					
					1151
					
				

			

		

		

			
				
Spark将数据写入hive时报错：Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted.Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 2.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 2.0 (TID

			
		

	





	

		

			

				
					
【spark】java.io.NotSerializableException: org.apache.spark.unsafe.types.UTF8String$IntWrapper

				
			

			

				

					weixin_43115740的博客
				

				

					07-16
					
					487
					
				

			

		

		

			
				
菜鸟一只，谨代表自己观点，欢迎大家指教
写了一个spark.sql("select usernum from xx.test where day=20210715 group by usernum ").show 居然报java.io.NotSerializableException。非常奇怪的问题。


环境：spark2.2.0+jdk1.8


前期准备工作：
create table test (usernum string,type string) partitioned by(day strin

			
		

	





	

		

			

				
					
spark生产问题之一：执行作业报错 “org.apache.spark.sql.AnalysisException: undefined function: ‘your_function‘ is~~

				
			

			

				

					m0_70131998的博客
				

				

					11-15
					
					473
					
				

			

		

		

			
				
和正常环境相比，少了个配置项，conf.spark.yarn.archive ，说明一下，算子加载的依赖包有两部分，一个是算子lib下的，另一个是spark客户端jars下的。验证思路如下：查看spark-core的版本，进入到nodemanager节点的 /usr/hadoop3/spark2/jars 目录，spark-core是2.11版本，我们这里还使用了jodd工具包，解释下为什么我们在spark中使用这个包呢------背景是这样的：我们有三个环境，开发环境、服务环境测试态，服务环境生产态。

			
		

	





	

		

			

				
					
SparkSQL整合Hive时org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found:

				
			

			

				

					Jamie's Blogs
				

				

					10-22
					
					1150
					
				

			

		

		

			
				
报错信息
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found: 

解决方法
第一步加配置文件
在IDEA中resource目录中添加三个配置文件从(从自己的安装的集群上拷贝下来)

第二步代码的配置
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.sp...

			
		

	





	

		

			

				
					
Spark: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Resolved attribute(s) ... missing from....

				
			

			

				

					qijingpei的博客
				

				

					03-19
					
					6547
					
				

			

		

		

			
				
背景：Spark scala代码处理数据。
前言：
请先检查代码，是否遗漏了字段，也就是要解析的字段XXX不存在。如果真的漏了，补上即可，不需要再往下看了。
具体报错日志如下：
ApplicationMaster: User class threw exception: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Resolved attribute(s) team_id#51L missing from team_id#479L, … in operator !Join

			
		

	





	

		

			

				
					
Exception in thread “main“ org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot up cast `age` from bigint

				
			

			

				

					qq_53810226的博客
				

				

					03-23
					
					4773
					
				

			

		

		

			
				
这个是报错信息
Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot up cast `age` from bigint to int.
The type path of the target object is:
- field (class: "scala.Int", name: "age")


Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisE

			
		

	





	

		

			

				
					
IDEA搭建SparkSQL环境，org.apache.spark.sql.AnalysisException: java.lang.RuntimeException: Couldn‘t create

					
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org.apache.spark.sql.AnalysisException: java.lang.RuntimeException: Couldn't create directory /user/hive/resources

			
		

	





	

		

			

				
					
Exception in thread “main“ org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot write incompatible data to

				
			

			

				

					qq_64696265的博客
				

				

					11-06
					
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SQL 增加了一个安全策略，不对非同类型的数据进行强制转换，然后就会出现这个错误。

			
		

	





	

		

			

				
					
故障解决：spark 访问hive 库、表报错 org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found

				
			

			

				

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1、spark项目 + 外部配置文件【最优，如CDH平台，配置改变，无需重新编译、打包】
2、spark项目（resources目录下存放hive-site.xml）【次之，如果配置变动需要更新配置文件，重新编译打包】
3、spark项目（在代码中写死配置选项）【最差，涉及配置修改后，需要对代码修改，然后重新编译打包】
...

			
		

	





	

		

			

				
					
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found:

				
			

			

				

					u010791030的博客
				

				

					09-12
					
					7358
					
				

			

		

		

			
				
18/09/12 09:07:20 INFO cluster.SchedulerExtensionServices: Stopping SchedulerExtensionServices
(serviceOption=None,
 services=List(),
 started=false)
18/09/12 09:07:20 INFO spark.MapOutputTrackerMaste...

			
		

	





	

		

			

				
					
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Try to map struct<>to Tuple1 异常

				
			

			

				

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					10-01
					
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spark.read.parquet(mypath).as[MyEntity]会遇到下面异常

org.apache.spark.sql.AnalysisException: Try to map struct to Tuple1, but failed as the number of fields does not line up.;
	at org.apache.spark.sql.ca

			
		

	





	

		

			

				
					
error while instantiating 'org.apache.spark.sql.hive.hivesessionstate':

					
最新发布

				
			

			

				

					03-19
				

			

		

		

			
				
<think>嗯，用户遇到了在实例化org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState时出现的错误，我需要帮他找到解决方案。首先，这个错误通常和Spark与Hive的集成有关。可能的原因有很多，比如依赖缺失、配置问题或者版本不兼容。

我应该先检查Spark的依赖包，确保Hive相关的JAR文件存在，比如spark-hive。如果用户用的是Spark的独立部署，可能需要手动添加这些依赖。另外，Hadoop和Hive的版本兼容性也很重要，不同版本的组合可能会导致冲突。需要确认用户的环境是否版本匹配。

接下来是配置文件的检查，比如hive-site.xml是否存在，并且路径是否正确。权限问题也不能忽视，用户是否有权限访问Hive的元数据存储，比如MySQL或Derby数据库？还有目录权限，比如/tmp/hive是否有写入权限。

另外，类路径的问题也可能导致这个错误，用户启动Spark时是否正确设置了HIVE_HOME环境变量？或者在Spark的配置中是否正确指定了Hive的相关参数？

如果用户使用的是集群模式，可能需要检查网络连接，确保能够访问Hive的元存储服务。还有日志分析，查看详细的错误日志，找到具体的异常信息，比如ClassNotFoundException或者连接拒绝，这些都能帮助缩小问题范围。

可能还需要考虑初始化HiveContext的方式是否正确，或者在SparkSession中是否启用了Hive支持。比如，使用enableHiveSupport()方法。另外，某些情况下，Hive的元存储可能需要初始化或升级，使用schematool命令来处理。

最后，如果所有配置都正确，但问题依旧存在，可能需要升级依赖版本或者查看社区是否已知该问题，是否有补丁可用。总之，需要系统性地检查各个可能的环节，从依赖到配置，再到权限和版本兼容性，逐步排除问题。</think>### 解决 `error instantiating org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState` 的方法

此错误通常与 Spark 和 Hive 的集成配置或依赖冲突有关，以下是分步解决方案：

---

#### 1. **检查依赖和版本兼容性**
   - **确保 Spark 包含 Hive 支持**  
     若使用独立部署的 Spark，需添加 Hive 依赖的 JAR 文件（如 `spark-hive_2.12`）到 `SPARK_HOME/jars` 目录[^1]。
   - **验证版本兼容性**  
     Hadoop、Hive 和 Spark 的版本需兼容。例如，Spark 3.x 需要 Hive 2.3.x 或更高版本[^2]。

---

#### 2. **配置 Hive 元数据存储**
   - **配置 `hive-site.xml`**  
     将 `hive-site.xml` 文件放置在 `SPARK_HOME/conf` 目录，并确保以下配置正确：
     ```xml
     <configuration>
       <property>
         <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
         <value>jdbc:mysql://your-metastore-db:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
       </property>
       <property>
         <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
         <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
       </property>
     </configuration>
     ```
   - **检查元存储数据库权限**  
     确保 Spark 有权限访问 Hive 元存储数据库（如 MySQL）[^3]。

---

#### 3. **检查类路径和环境变量**
   - **设置 `HIVE_HOME`**  
     确保 `HIVE_HOME` 环境变量指向正确的 Hive 安装路径，并在 Spark 启动脚本中添加：
     ```bash
     export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath):$HIVE_HOME/lib/*
     ```
   - **显式传递 Hive 依赖**  
     在提交 Spark 任务时添加 `--packages` 参数：
     ```bash
     spark-shell --packages org.apache.spark:spark-hive_2.12:3.3.0
     ```

---

#### 4. **验证目录权限**
   - **Hive 临时目录权限**  
     确保 `/tmp/hive` 目录存在且 Spark 进程有写入权限：
     ```bash
     mkdir -p /tmp/hive && chmod 777 /tmp/hive
     ```

---

#### 5. **排查日志定位问题**
   - 查看 Spark 日志中的完整错误堆栈，重点关注 `ClassNotFoundException` 或 `AccessDeniedException` 等关键字。

---

#### 6. **代码示例：正确初始化 SparkSession**
   ```scala
   import org.apache.spark.sql.SparkSession

   val spark = SparkSession.builder()
     .appName("HiveExample")
     .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
     .enableHiveSupport()  // 必须启用 Hive 支持
     .getOrCreate()
   ```

---

###

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		
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红包金额最低5元

      

      

        
        

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          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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