连接kyuubi，执行 create table xxx as select 报错 can not be cast to orag.apache.spark.sql.execution.command

于 2025-03-31 09:42:26 发布
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分类专栏： 大数据 文章标签： spark 大数据
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最近公司启用了 kyuubi的服务，当运行 create table xxx as select 语法的时候报错，同样的语法，又放置到了 spark thrift server上面运行，发现是正常的。在这里插入图片描述
原因：kyuubi 和 Spark 使用的开源 RangerSparkSQLExtension 在某些场景下存在类冲突问题，需要统一使用Spark 侧的RangerSparkSQLExtension 类
解决方案:kyuubi kyuubi-defaults.conf 文件中的spark.sql.extensions 改为 Spark 文件中的值org.apache.ranger.authorization.spark.authorizer.RangerSparkSQLExtension，重启下Kyuubi 服务验证。

MySQL Create table as select无法执行
程序员青菜学厨记
11-05 2231
MySQL5.6及更低版本系统参数enforce_gtid_consistency 默认值为OFF，MySQL5.7及更高版本默认值为ON，当设置为ON时，MySQL只允许能够保障事务安全并且能够被日志记录的语句才会被执行，而像create table as select 或create temporarytable 这种一条语句中包括事务和非事务是不被允许执行的。根据GTID可以知道事务最初是在哪个实例上提交的，可以更简单实现主从复制且更安全。注：下次写一篇传统的主从复制和GTID主从复制的文章。
Spark1.*中CreateTableAsSelect 语句实现
半日闲的博客
06-20 2951
本文以一个 CreateTableAsSelect 的Command 的job提交执行过程为例，说明spark sql 的job提交执行过程 `` SparkSQLCLIDriver:main(): ret = cli.processLine(line, true) SparkSQLCLIDriver:main(): val rc = driver.run(cmd) SparkSQ...
利用create table as select from建表时报错：“illegal use of long database”
温客行的博客
08-09 1242
工作时遇到的一个问题，用简单的表结构记一下。 1、表test33的字段和类型如图所示： 2、我想创建一个新表test34，利用标题所说的方法。不过新表创建失败，错误提示为“illegal use of long database”： 3、根据网上的资料，了解到上面创建新表的方法对long类型不适用（可以搜一下long不适用的几种情况）。要想用此法创建新表，需对long类型进行转化。...
sparkSQL语句总结
weixin_45430563的博客
12-25 1531
<CREATE DATABASE cvv_db; SHOW DATABASES; ALTER DATABASE cvv_db SET DBPROPERTIES(‘edited-by’=‘cvv54’); USE DEFAULT; DESCRIBE DATABASE cvv_db; DROP DATABASE cvv_db; CREATE TABLE t2_part(user_id BIGINT, firstname STRING, lastname STRING) PARTITIONED BY(ds
Mysql:create table ... select ...报错
wangbing1125的博客
09-01 1071
客户做mysql迁移，从本地mysql迁移到云mysql，结果系统报错，日志里显示Statement violates GTID consistency: CREATE TABLE ... SELECT.就是类似的语句违反了GTID，即全局事务标识符。MySQL主从复制之GTID模式是为了保证所有事务都以一致的顺序执行。过去是一句：create table ... select ...2、如果客户采用了主从模式，不希望关闭该配置，则只能修改系统。mysql配置文件增加gtid_mode=OFF。
Kyuubi + Spark：构建高效的大数据查询与分析平台
最新发布
sinat_28649711的博客
03-13 1059
Kyuubi 是一个开源的分布式 SQL 服务，基于 Apache Spark 构建，旨在为多租户环境提供高效、稳定的 SQL 查询服务。Kyuubi 的核心目标是通过资源隔离、查询优化和统一管理，提升 Spark 在大规模数据查询中的性能和可用性。Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，以其高性能和易用性在大数据领域广受欢迎。Spark 支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种计算模式。Kyuubi + Spark 的集成为企业提供了一种高效、稳定的大数据查询与分析解决方案。
CREATE TABLE ... AS SELECT 与 CREATE TABLE ... LIKE 的相同点和不同点
龙大的博客
04-10 2530
目录相同点不同点 数据复制：索引和表选项：默认值和约束：自定义能力：使用场景：性能： 综上所述，和虽然都用于创建新表，但根据是否需要复制数据、保留索引和表选项以及自定义表结构的需求，会选择不同的语句来满足特定的场景。
简单搞定Spark性能优化:常见异常解决（三）
github_36444580的博客
05-31 5310
第一部分内容链接：https://blog.csdn.net/github_36444580/article/details/117037685 die
Spark SQL操作HUDI表实践
从大数据到人工智能的博客
12-16 6249
从 0.9.0 开始 hudi 已经支持 hudi 内置的 FileIndex：HoodieFileIndex 来查询 hudi 表，支持分区剪枝和 metatable 查询。这将有助于提高查询性能。它还支持非全局查询路径，这意味着用户可以通过基本路径查询表，而无需在查询路径中指定“*”。有关支持的所有表类型和查询类型的更多信息，请参阅表类型和查询。如果使用location语句指定一个位置，或者使用create external table显式地创建表，那么它就是一个外部表，否则它被认为是一个内部表。
SELECT INTO , INSERT INTO SELECT 和 CREATE TABLE AS SELECT 的区别
LiangHC
09-01 8609
作者：lianghc  在开发的过程中经常会复制表的数据，将A表的数据复制到B表中，常见的操作方式有三种： 1.SELECT INTO FROM  2.INSERT INTO SELECT  3.CREATE TABLE AS SELECT  经常容易混淆，今天来整理下区别。 1.SELECT INTO FROM  语句形式为：SELECT value1, value2 in
hive建表create table xxx as select的问题
chanyue123的博客
09-18 6195
create table xxx as select的方式创建的表默认存储格式是text，所以要注意了假如as select的是其他格式的比如parquet，则可能会导致一行变多行的情况（因为parquet格式的可能字段包含换行符等），所以必须要加上 create table xxx stored as parquet as select... 所以使用这种方式建表注意加上指定的存储格式。 ...
比较create table as select * 与 insert into table select *
cisco20150213的博客
12-25 220
实验环境： SYS@aaron> select * from v$version; BANNER -----------...
CREATE TABLE 表名 AS SELECT 语句
qq_39093570的博客
08-08 6880
CREATE TABLE 表名 AS SELECT 语句 1.新表不存在 复制表结构即数据到新表 1 2 create table new_table select * from old_talbe; 这种方法会将old_table中所有的内容都拷贝过来,用这种方法需要注意,new_table中没有了old_table中的primary key,Extra,auto_incremen...
Hive Create table as select
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hjw199089的博客
12-21 2万+
Create/Drop/Truncate Table 排查问题触发了一个Create table as 的spark bug，no 爽 create table xxx as select create table table1 as select * from table2 where 2=3; 创建一个表结构与table2表相同的table1，只复制结构不复制数据 create table...
spark数据查询语句select_sparksql语句
weixin_39524425的博客
12-21 1654
(1)in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test);支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5);in 40000个 耗时25.766秒in 80000个 耗时78.827(2).union all/union不支持顶层的union all eg. s...
org.apache.kyuubi.plugin.spark.authz.accesscontrolexception
05-09
org.apache.kyuubi.plugin.spark.authz.accesscontrolexception是一个异常类，用于表示访问控制异常情况。访问控制是指在计算机系统中，对某些资源的访问进行控制是仅限于特定的人、程序或进程才能访问的，可以保障数据安全，防止不必要的操作和信息泄露。当系统进行访问控制时，如果遇到访问异常，就会抛出org.apache.kyuubi.plugin.spark.authz.accesscontrolexception异常。 此异常类一般会在使用Apache Kyuubi的Spark插件时出现，Spark插件是一个Kyuuibi的扩展，它运行在Spark集群环境中，为用户提供了更好的交互性和可用性。在使用Spark插件时，访问控制是至关重要的，如果访问控制异常，会导致用户无法访问资源，无法进行相应操作。org.apache.kyuubi.plugin.spark.authz.accesscontrolexception异常的产生，提示系统管理员需要检查访问控制机制是否正常运作，是否有未授权的访问。 在Apache Kyuubi项目中，处理访问控制异常的方式比较简单，可以通过配置相应的属性来控制访问权限。例如，通过配置kyuubi.authz.allow.all=true，可以允许所有用户访问资源；通过kyuubi.authz.admin.users属性可以指定可以访问管理员资源的用户列表。系统管理员可以通过Apache Kyuubi的文档或者社区的支持了解更多的访问控制相关知识，并加强安全控制，保障数据的安全性。
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