hadoop+hive多用户访问支持

本文解决了一个常见的Hive权限问题,即当用户尝试在Hadoop文件系统中写入数据时遇到拒绝访问的情况。文章详细介绍了错误信息及原因,并提供了解决方案,包括更改特定目录的权限。

在我们hadoop+hive的使用场景中,一般都是将hive部署在hadoop用户下。而如果多人需要访问的时候,只能通过hive启动server的方式来处理。

而不能通过客户端的方式来处理。

如果将hive程序部署到非hadoop用户下,会出现如下问题:

/home/songwei/hive-0.7.0-bin/bin/hive-config.sh: line 21: export: `=/home/songwei/hive-0.7.0-bin': not a valid identifier
WARNING: org.apache.hadoop.metrics.jvm.EventCounter is deprecated. Please use org.apache.hadoop.log.metrics.EventCounter in all the log4j.properties files.
Hive history file=/home/songwei/hadoop/hivelogtmp/hive_job_log_songwei_201205031407_1132278125.txt
hive> select count(1) from jipiao.ktepuser ;
Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks determined at compile time: 1
In order to change the average load for a reducer (in bytes):
  set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
In order to limit the maximum number of reducers:
  set hive.exec.reducers.max=<number>
In order to set a constant number of reducers:
  set mapred.reduce.tasks=<number>
org.apache.hadoop.security.AccessControlException: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=songwei, access=WRITE, inode="staging":hadoop:supergroup:rwxr-xr-x
        at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:39)
        at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:27)
        at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:513)
        at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.instantiateException(RemoteException.java:95)
        at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.unwrapRemoteException(RemoteException.java:57)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.mkdirs(DFSClient.java:994)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.mkdirs(DistributedFileSystem.java:329)
        at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmissionFiles.getStagingDir(JobSubmissionFiles.java:116)
        at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:797)
        at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:791)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
        at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1059)
        at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJobInternal(JobClient.java:791)
        at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJob(JobClient.java:765)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.ExecDriver.execute(ExecDriver.java:657)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MapRedTask.execute(MapRedTask.java:123)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Task.executeTask(Task.java:130)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.TaskRunner.runSequential(TaskRunner.java:57)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.launchTask(Driver.java:1063)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.execute(Driver.java:900)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:748)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:164)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:241)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:456)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:156)
Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=songwei, access=WRITE, inode="staging":hadoop:supergroup:rwxr-xr-x
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:199)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:180)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkPermission(FSPermissionChecker.java:128)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkPermission(FSNamesystem.java:4811)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkAncestorAccess(FSNamesystem.java:4785)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirsInternal(FSNamesystem.java:1917)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirs(FSNamesystem.java:1886)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.mkdirs(NameNode.java:716)
        at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor42.invoke(Unknown Source)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
        at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:523)
        at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:1383)
        at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:1379)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
        at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1059)
        at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:1377)

        at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1030)
        at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Invoker.invoke(RPC.java:224)
        at $Proxy5.mkdirs(Unknown Source)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
        at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:82)
        at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:59)
        at $Proxy5.mkdirs(Unknown Source)
        at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.mkdirs(DFSClient.java:992)
        ... 24 more
Job Submission failed with exception 'org.apache.hadoop.security.AccessControlException(org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=songwei, access=WRITE, inode="staging":hadoop:supergroup:rwxr-xr-x)'
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MapRedTask


如果出现如上问题:

可以执行如下操作来进行。注意,不要直接bin/hadoop dfs -chmod -R 777 /home

特定的目录是不允许777权限的。

比如:

drwxrwxrwx   - hadoop supergroup          0 2012-05-23 07:25 /home/hadoop/hadoop/tmp/mapred/staging
drwx------   - hadoop supergroup          0 2012-06-25 17:53 /home/hadoop/hadoop/tmp/mapred/system


bin/hadoop dfs -chmod 777 /home
bin/hadoop dfs -chmod 777 /home/hadoop
bin/hadoop dfs -chmod 777 /home/hadoop/hadoop
bin/hadoop dfs -chmod 777 /home/hadoop/hadoop/tmp
bin/hadoop dfs -chmod 777 /home/hadoop/hadoop/tmp/mapred
bin/hadoop dfs -chmod 777 /home/hadoop/hadoop/tmp/mapred/staging
bin/hadoop dfs -chmod -R 777 /user
### 下载预装 HadoopHive 和 Spark 的 VMware 虚拟机 在大数据开发和学习过程中,使用预配置的虚拟机可以显著减少环境搭建的时间。以下是一些资源和方法,帮助用户找到并下载预装了 HadoopHive 和 Spark 等环境的 VMware 虚拟机。 #### 1. Cloudera QuickStart VM Cloudera 提供了一个名为 **Cloudera QuickStart VM** 的虚拟机镜像,它包含了 Hadoop 生态系统中的多个组件,包括 HadoopHive 和 Spark。该虚拟机支持 VMware 和 VirtualBox 平台[^2]。 - 用户可以从 Cloudera 官方网站下载最新版本的 QuickStart VM。 - 该虚拟机已经预装了 Hadoop(CDH 版本)、Hive、Spark、Hue 等工具,并且配置了单节点集群环境。 - 虚拟机还提供了教程和示例数据集,方便用户快速上手。 #### 2. Hortonworks Sandbox Hortonworks 提供了一个名为 **Hortonworks Sandbox** 的虚拟机,同样支持 VMware 和 VirtualBox 平台[^3]。 - 该虚拟机内置了 HDP(Hortonworks Data Platform),其中包括 HadoopHive、Spark、Kafka、Zeppelin 等组件。 - 用户可以通过浏览器访问 Ambari Web UI 来管理和监控集群。 - 虚拟机还包括一些教程和示例项目,适合初学者和开发者。 #### 3. Apache Bigtop Apache Bigtop 是一个开源项目,用于打包和测试 Hadoop 生态系统的软件。Bigtop 提供了一些预配置的虚拟机镜像,支持 VMware 和 VirtualBox 平台[^4]。 - 用户可以从 Bigtop 官方网站下载虚拟机镜像。 - 该虚拟机包含 HadoopHive、Spark 等组件,并且支持多节点集群配置。 - Bigtop 的虚拟机更适合有经验的用户,因为它需要一定的手动配置。 #### 4. AWS Marketplace Amazon Web Services (AWS) 提供了一个名为 **AWS Marketplace** 的平台,用户可以在其中找到许多预配置的 HadoopHive 和 Spark 虚拟机镜像[^5]。 - 用户可以选择基于 VMware 或其他格式的镜像,并将其下载到本地环境中。 - 部分镜像可能需要支付一定的费用,但也有免费的选项可供选择。 - AWS Marketplace 上的镜像通常由第三方供应商提供,因此用户需要仔细检查镜像的描述和评价。 #### 5. 其他资源 除了上述官方资源外,还有一些社区和个人提供的预配置虚拟机镜像。例如: - GitHub 和其他代码托管平台上可能有用户分享的虚拟机镜像文件。 - 用户可以通过搜索引擎查找关键词如“preconfigured hadoop vmware”来发现更多资源。 ```bash # 示例命令:启动 VMware 虚拟机 vmrun start /path/to/vmware-virtual-machine.vmx ```
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