spark任务读取hdfs文件在hdfs HA模式时识别不了 UnknownHostExecption

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Spark任务在HDFS HA模式下读取HDFS文件时出现UnknownHostExecption，原因是Spark配置文件中缺少HDFS配置文件。解决办法是将hdfs-site.xml与core-site.xml拷贝到Spark节点的conf目录，更改并修改spark-defaults.conf，加入文件路径，最后重启Spark并重新提交任务。

spark任务读取hdfs文件在hdfs HA模式时识别不了 UnknownHostExecption

ava.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException:ha
   at org.apache.hadoop.security.SecurityUtil.buildTokenService(SecurityUtil.java:418)
   at org.apache.hadoop.hdfs.NameNodeProxies.createNonHAProxy(NameNodeProxies.java:231)
   at org.apache.hadoop.hdfs.NameNodeProxies.createProxy(NameNodeProxies.java:139)
   at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:510)
   at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:453)
   at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.initialize(DistributedFileSystem.java:136)
   at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:2433)
   at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:88)
   at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.getInternal(FileSystem.java:2467)
   at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:2449)
   at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:367)
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<think>好的，用户现在问的是DuckDB如何直接连接读取HDFS文件，以及Hive是什么。我需要分两部分来回答。首先，关于DuckDB连接HDFS的问题。之前的对话中，用户遇到了路径找不到的错误，可能是在配置或者扩展加载上有问题。我需要详细说明DuckDB读取HDFS的步骤，包括安装必要的扩展（如httpfs），配置HDFS的参数，以及如何编写SQL查询。同时，用户可能对HDFS的配置不熟悉，需要给出具体的代码示例和配置项，比如HA的设置。然后，关于Hive的定义。用户可能对Hive不太了解，需要简明扼要地解释Hive是什么，它的作用，架构组成部分，以及和DuckDB的区别。比如，Hive是基于Hadoop的数据仓库，使用HQL，而DuckDB是嵌入式分析型数据库，适合OLAP。接下来要确保回答结构清晰，每个部分都有代码示例和解释。用户可能需要实际操作步骤，所以代码要具体，比如加载扩展、设置参数、执行查询。同时，Hive的部分需要避免技术术语过多，用简单例子说明。可能用户在使用DuckDB连接HDFS时遇到问题，比如路径错误或配置不正确，所以需要强调配置的注意事项，比如高可用性配置，网络访问权限等。此外，用户可能想知道Hive和DuckDB的适用场景，是否两者可以结合使用，或者如何选择。需要检查是否有遗漏的步骤，比如扩展的安装和加载是否必要，HDFS的URI格式是否正确。另外，Hive的元数据存储、执行引擎（如MapReduce vs.Tez）也可以提及，帮助用户理解其工作原理。最后，相关问题的设置需要引导用户进一步探索，比如DuckDB与Hive的协同、性能对比，Hive表映射到DuckDB的方法，以及Hive的架构细节。这些问题可以帮助用户深入理解两者的整合和应用场景。</think>### 问题一：DuckDB如何直接连接读取HDFS文件？ #### 解决方案： DuckDB通过HTTPFS扩展支持HDFS文件访问，以下是完整操作流程： ```sql -- 1. 加载必要扩展 INSTALL httpfs; LOAD httpfs; -- 2. 配置HDFS连接参数（HA集群示例） SET hdfs_host = 'nameservice-sit'; SET hdfs_rpc_port = 8020; SET hdfs_ha_namenodes = 'nn1,nn2'; SET hdfs_namenode_rpc_address_nn1 = 'namenode1:8020'; SET hdfs_namenode_rpc_address_nn2 = 'namenode2:8020'; -- 3. 直接查询HDFS文件 SELECT * FROM parquet_scan( 'hdfs://nameservice-sit/path/to/file.parquet' ); -- 4. 创建持久化视图 CREATE VIEW hdfs_data AS SELECT * FROM parquet_scan( 'hdfs://nameservice-sit/apps/data/*.parquet' ); ``` #### 关键配置说明： 1. **协议处理器**：自动识别`hdfs://`协议前缀 2. **认证支持**： ```sql SET hdfs_username = 'hadoop_user'; SET hdfs_password = 'user_password'; ``` 3. **网络调优**： ```sql SET hdfs_connection_timeout = 60; -- 单位：秒 SET hdfs_max_retries = 3; ``` ### 问题二：Hive是什么？ #### Hive核心定义： Apache Hive是构建在Hadoop之上的**数据仓库框架**，主要特征包括： ```mermaid graph LR A[Hive] --> B[SQL接口] A --> C[元数据存储] A --> D[数据存储] B --> HQL C --> Metastore D --> HDFS ``` #### Hive架构组件： ```java // Hive主要模块伪代码表示 public class HiveSystem { private Metastore metastore = new DerbyDB(); // 元数据存储 private Driver driver = new HQLParser(); // 查询解析 private ExecutionEngine engine = new MR/Tez/Spark(); // 执行引擎 } ``` #### Hive与DuckDB对比： | 特性 | Hive | DuckDB | |--------------------|-------------------------------|-------------------------| | 定位 | 大数据ETL/数仓 | 嵌入式分析型数据库 | | 执行模式 | 分布式计算（MapReduce/Tez） | 单机多线程 | | 数据规模 | PB级 | TB级 | | 延迟 | 高（分钟级） | 低（毫秒级） | | 存储格式 | HDFS文件 | 本地文件/内存 | ### 整合示例：DuckDB读取Hive表 ```sql -- 通过HDFS直接访问Hive表数据 SELECT * FROM parquet_scan( 'hdfs://hive-cluster/warehouse/dbname.db/tablename/part*.parquet' ); -- 通过JDBC连接Hive Metastore INSTALL hive; LOAD hive; CALL hive_attach('thrift://metastore-host:9083'); SHOW TABLES FROM hive_db; ```
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