HBase Java API删除表失败:org.apache.hadoop.hbase.TableNotDisabledException

在使用HBase Java API尝试删除表时遇到TableNotDisabledException,错误信息显示表'staff'未禁用。解决方法是先将表状态设置为disabled,确保在删除操作之前完成此步骤。

HBase Java API删除表失败

错误信息:org.apache.hadoop.hbase.TableNotDisabledException:staff
TableNotDisabledException:staff
table:表
not:没有
disabled:状态
Exception:异常
staff:表名
解读为:staff这个表的状态不是disabled
拿到错误信息,将该表状态改为disable即可,代码如下:

	/**
     * 删除表
     * 删除表需要管理员权限,先获取管理员权限,再将表的状态设置为disable
     * 先修改状态,再删除,若顺序不正确,也无法删除,因为代码的执行顺序是从上到下
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void deleteTable() throws IOException {
        //实例config对象
        Configuration configuration = new Configuration();
        //获取连接:Zookeeper
        configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "node01:2181,node02:2181,node03:2181");
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
        //获取要操作的表
        Table myuser2 = connection.getTable(TableName.valueOf("staff"));
        //获取管理员
        Admin admin = connection.getAdmin();
        //将表的状态设置为disable
        admin.disableTable(TableN
出现 `Job aborted due to stage failure`,`Task 1 in stage 2.0 failed 4 times`,`org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hbase.spark.SparkSQLPushDownFilter` 这类错误,通常是由于类路径问题导致 Spark 无法找到所需的 HBase 相关类。以下是可能的解决办法: ### 检查依赖 确保在 Spark 环境中包含了 HBaseHBase Spark 集成的相关依赖。如果使用的是 Maven 项目,可以在 `pom.xml` 中添加以下依赖: ```xml <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-spark</artifactId> <version>你的 HBase 版本号</version> </dependency> ``` 如果是使用 Spark 提交任务,可以通过 `--jars` 参数指定 HBase Spark 集成的 JAR 文件路径,例如: ```bash spark-submit --jars /path/to/hbase-spark-<version>.jar your_script.py ``` ### 检查环境变量 确保 HBaseHadoop 的环境变量配置正确。可以参考引用 [3] 中配置 Hadoop 环境变量的方法,配置 `HADOOP_CONF_DIR` 和 `YARN_CONF_DIR` 等环境变量。例如: ```bash export HADOOP_HOME=/u01/hadoop-2.6.1 export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export PATH=$PATH:$HOME/.local/bin:$HOME/bin:$SQOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin ``` ### 检查 HBase 配置 确保 HBase 的配置文件(如 `hbase-site.xml`)正确配置,并且 Spark 能够访问这些配置文件。可以将 HBase 的配置文件复制到 Spark 的配置目录下,或者在 Spark 代码中显式指定 HBase 配置文件的路径。 ### 检查版本兼容性 确保 HBaseHadoop 和 Spark 的版本相互兼容。不同版本之间可能存在不兼容的问题,建议使用官方推荐的版本组合。 ### 示例代码 以下是一个简单的 Spark 代码示例,展示如何读取 HBase : ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("ReadHBase") sc = SparkContext(conf=conf) host = 'localhost' table = 'your_table_name' conf = {"hbase.zookeeper.quorum": host, "hbase.mapreduce.inputtable": table} keyConv = "org.apache.spark.examples.pythonconverters.ImmutableBytesWritableToStringConverter" valueConv = "org.apache.spark.examples.pythonconverters.HBaseResultToStringConverter" hbase_rdd = sc.newAPIHadoopRDD( "org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat", "org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable", "org.apache.hadoop.hbase.client.Result", keyConverter=keyConv, valueConverter=valueConv, conf=conf ) count = hbase_rdd.count() hbase_rdd.cache() output = hbase_rdd.collect() for (k, v) in output: print(k, v) ``` ###
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