HDP服务器上spark-sql联通hive元数据库

在金山云基于HDP的大数据平台上,遇到一个脚本执行问题,Spark-SQL执行的数据加工脚本无法运行,因为它找不到指定的数据库。检查后发现,通过新打开的session显示的数据库与Hive元数据库不匹配。为了解决这个问题,需要更新`spark2-sql`的`hive-site.xml`配置文件,将`metastore.catalog.default`的值从`spark`改为`hive`,以确保与Hive元数据库同步。

问题描述:金山云大数据平台(基于HDP)服务器上跑批数据加工脚本时,发现当中通过spark-sql执行的脚本没有执行,提示没有找到数据库;新打session窗口测试,通过spark-sql连接yarn后 show databases; 发现数据库与hive元数据库不一致;
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解决方法:修改spark2-sqlconf/hive-site.xml中的配置项

# <name>metastore.catalog.default </name>
<value>spark</value>  --> <value>hive</value> 

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<think>好的,我现在要解决用户的问题。用户在执行创建Iceberg分区表的第一步时遇到了“未找到命令”的错误,提示是`-bash: spark-sql: 未找到命令`。用户需要确认spark-sql是否安装、路径是否正确以及命令格式是否符合要求,同时正确配置Spark SQL以使用Iceberg和Hive Catalog,并明确在哪种CLI中执行命令。 首先,我需要理解用户的环境。用户之前提供的步骤中使用了Spark SQL命令行工具(spark-sql)来启动会话,并加载Iceberg的依赖。然而,用户现在遇到了命令未找到的问题,这说明可能Spark没有正确安装,或者环境变量没有配置好。 接下来,我需要考虑可能的原因。首先,用户可能没有安装Spark,或者安装路径不在系统的PATH环境变量中。这时候,用户需要确认Spark的安装位置,并确保可执行文件路径被正确添加到PATH中。例如,如果Spark安装在/opt/spark目录下,用户需要将/opt/spark/bin添加到PATH中。 另一个可能性是用户虽然安装了Spark,但使用的是不同的发行版或版本,可能没有包含spark-sql这个命令行工具。比如,某些Spark发行版可能需要单独安装或者通过其他方式启动。此外,用户可能是在错误的CLI中执行命令,比如在Hive CLI或Linux shell中直接运行spark-sql,而没有正确启动Spark的环境。 然后,用户提到的Docker Compose环境和引用内容显示,他们可能在一个容器化的环境中尝试运行这些命令。引用[1]提到使用Docker Compose来运行Spark和Postgres,而引用[2]中的Dockerfile显示用户可能自定义了Spark镜像,添加了MinIO证书和相关的JAR包。这可能意味着用户需要确保在Docker容器内部正确配置Spark的环境,并且容器中已经安装了spark-sql工具。 此外,用户之前的问题中使用了Hive Catalog,并指向OBS存储,这需要Hadoop的OBS文件系统配置正确,包括相关的JAR包和认证信息。但当前问题更侧重于Spark CLI的执行问题,而不是存储配置。 接下来,我需要思考解决方案的步骤。首先,用户需要确认Spark是否正确安装,并找到spark-sql的可执行文件路径。如果使用Docker环境,可能需要进入容器内部执行命令,或者确保Dockerfile中正确安装了Spark并配置了PATH。 可能的解决步骤包括: 1. 检查Spark安装:确认Spark是否已安装,并且spark-sql存在于安装目录的bin文件夹中。 2. 设置环境变量:将Spark的bin目录添加到PATH中,或者使用绝对路径执行spark-sql命令。 3. 验证Docker环境:如果在Docker容器中运行,确保容器内正确安装了Spark,并且相关依赖如Iceberg的JAR包已正确添加。 4. 使用正确的CLI:明确应该在Spark CLI中执行命令,而不是Hive CLI或普通的Linux shell。 5. 调整启动命令:可能需要使用spark-submit或者其他Spark命令来启动,或者确保所有依赖项通过--packages正确加载。 同时,用户之前提供的启动命令中包含了多个配置参数,比如--packages加载Iceberg依赖,以及各种spark.sql.catalog的配置。用户需要确保这些配置正确,特别是版本兼容性,比如Iceberg的版本是否与Spark版本匹配。例如,用户之前使用的iceberg-spark3-runtime:1.3.0可能与Spark 3.5.0存在兼容性问题,需要确认版本是否对应。 另外,用户的环境提示未找到命令,可能需要检查是否在正确的用户权限下执行,或者是否有执行权限的问题。比如,某些安装可能需要root权限或者特定用户才能访问spark-sql。 在引用内容中,用户提到了Dockerfile中添加了证书和JAR包,这可能影响到Spark的环境配置。如果用户是在自定义的Docker镜像中运行,需要确认镜像构建过程中Spark的安装是否正确,并且PATH变量是否已包含Spark的bin目录。 总结来说,用户的问题主要集中在环境配置和命令执行路径上。需要引导用户检查Spark的安装情况,环境变量的配置,以及确保在正确的CLI环境中执行命令。同时,可能需要调整启动命令,使用绝对路径或确保依赖项正确加载。</think>以下是分步骤解决方案,针对Spark环境配置和CLI执行问题: ### 一、环境诊断与路径确认 #### 1. 检查Spark安装状态 ```bash # 查找spark安装路径(通常在/opt/spark或/usr/local/spark) find / -name "spark-sql" 2>/dev/null # 若使用CDH/HDP发行版,检查spark2-client包是否安装 rpm -qa | grep spark2-client ``` #### 2. 验证环境变量配置 ```bash # 临时添加spark路径到PATH(假设spark安装在/opt/spark) export PATH=$PATH:/opt/spark/bin # 永久配置(写入~/.bashrc或/etc/profile) echo 'export PATH=$PATH:/opt/spark/bin' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` ### 二、正确CLI执行方式 #### 1. 在Spark SQL CLI中执行(必须通过spark-sql启动) ```bash # 使用绝对路径启动(注意版本号可能变化) /opt/spark/bin/spark-sql \ --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark3-runtime:1.3.0 \ --conf spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions \ --conf spark.sql.catalog.hive_cat=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog \ --conf spark.sql.catalog.hive_cat.type=hive \ --conf spark.sql.catalog.hive_cat.uri=thrift://hive-metastore-host:9083 \ --conf spark.sql.catalog.hive_cat.warehouse=obs://secp-cdh/iceberg/sebu/iceberg_hadoop_sebu/test_lujing_0425 ``` #### 2. Docker环境特殊处理(参考引用[1][2]) ```bash # 进入正在运行的spark容器 docker exec -it spark-container /bin/bash # 在容器内执行spark-sql命令(路径根据镜像构建确定) /opt/spark/bin/spark-sql --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark3-runtime:1.3.0... ``` ### 三、常见问题解决方案 #### 场景1:未安装spark-sql ```bash # CDH集群安装spark2-client(示例) sudo yum install spark2-client # 独立安装Spark wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.5.0/spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz tar -xzf spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz sudo mv spark-3.5.0-bin-hadoop3 /opt/spark ``` #### 场景2:依赖包加载失败 ```bash # 手动下载Iceberg依赖(适用于有网络限制的环境) wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/iceberg/iceberg-spark3-runtime/1.3.0/iceberg-spark3-runtime-1.3.0.jar # 启动时通过--jars参数指定本地路径 spark-sql --jars /path/to/iceberg-spark3-runtime-1.3.0.jar... ``` ### 四、生产级配置建议(基于引用[3]) ```bash # 推荐使用spark-submit方式提交作业(可编写shell脚本) /opt/spark/bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2 \ --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark3-runtime:1.3.0 \ --conf spark.sql.catalog.hive_cat.warehouse=obs://your-bucket/path \ --conf spark.hadoop.fs.obs.impl=org.apache.hadoop.fs.obs.OBSFileSystem \ --conf spark.hadoop.fs.obs.access.key=your_key \ --conf spark.hadoop.fs.obs.secret.key=your_secret \ ... ``` ### 五、验证步骤 ```bash # 步骤1:验证spark-sql可执行性 which spark-sql # 应返回/opt/spark/bin/spark-sql # 步骤2:启动后执行元数据查询 SHOW DATABASES; # 应显示hive_cat下的数据库 # 步骤3:检查OBS文件系统集成 dfs -ls obs://secp-cdh/iceberg/sebu/; # 确认目录可访问 ``` --- ### 关键配置说明表 | 配置项 | 示例值 | 作用 | |--------|--------|------| | spark.sql.extensions | org.apache.iceberg... | 启用Iceberg语法扩展 | | spark.sql.catalog.[名称].type | hive | Catalog类型声明 | | spark.sql.catalog.[名称].uri | thrift://hive:9083 | Hive Metastore地址 | | spark.hadoop.fs.obs.impl | org.apache.hadoop.fs.obs.OBSFileSystem | OBS文件系统实现类[^2] | --- ### 相关问题 1. 如何在不使用`--packages`的情况下预先部署Iceberg依赖? 2. 当Spark版本与Iceberg版本不兼容时会出现什么典型错误? 3. 如何通过YARN集群模式运行Iceberg表创建操作? [^1]: 本地Docker环境仅适用于功能演示,生产环境需要完整Hadoop生态支持 [^2]: OBS证书配置需与存储服务商提供的鉴权方式匹配 [^3]: Iceberg的Data Skipping特性可提升OLAP查询效率
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