2025-04-02 09:17:12,252 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicableSetting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLev el).Spark master: local, Application Id: local-1743556635889 spark-sql> create table students_repartition as > select /*+ repartition */* from students; 2025-04-02 09:18:05,452 WARN analysis.ResolveSessionCatalog: A Hive serde table will be created as there is no table provider specified. You can set spark.sql.legacy.createHiveTableByDefault to false so that native data source table will be created instead.2025-04-02 09:18:07,139 WARN session.SessionState: METASTORE_FILTER_HOOK will be ignored , since hive.security.authorization.manager is set to instance of HiveAuthorizerFactory.
时间: 2025-04-08 17:18:15 浏览: 47
### 解决 Hadoop 和 Spark SQL 的 Native Library 警告
当在运行 Spark SQL 或者其他基于 Hadoop 的操作时,如果遇到 `WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library` 这样的警告信息,则表明当前环境未能成功加载本地 Hadoop 库文件。尽管这通常不会阻止程序正常工作,但它可能会影响性能优化。
以下是关于如何解决此问题的具体说明:
#### 1. 原因分析
该警告的根本原因是缺少与操作系统平台匹配的原生 Hadoop 动态链接库 (`.so`, `.dll`) 文件。这些库提供了更高效的实现方式来替代纯 Java 类[^1]。例如,在 Linux 平台上,Hadoop 使用 GNU/Linux 特定的功能加速 I/O 操作;而在 Windows 上则依赖于特定编译版本的支持。
#### 2. 验证是否存在 Native Libraries
检查是否有预构建好的本机共享对象文件存在路径下:
```bash
ls $HADOOP_HOME/lib/native/
```
如果没有找到类似下面列出的一些文件名列表,则需要重新安装或者配置正确的包[^4]:
- libhadoop.a
- libhadop.so
- ...
#### 3. 设置 LD_LIBRARY_PATH 环境变量
为了使应用程序能够定位到所需的动态库位置,可以设置 `LD_LIBRARY_PATH` 变量指向包含上述 so 文件目录的位置。对于 Bash Shell 用户来说可以通过以下命令完成临时设定:
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native:$LD_LIBRARY_PATH
```
永久生效的话需将其加入 shell profile 文件中如 ~/.bashrc 中去[^2].
#### 4. 构建适合目标系统的 Hadoop Native Libs
如果官方发布的二进制分发版里不含有针对您所使用的 OS/Architectures 组合预先编译出来的 natvie libs ,那么就需要自行下载源码并按照指导手册进行交叉编译生成相应的产物[^3].
注意:这个过程相对复杂一些,并且要求开发者具备一定的 C/C++ 编程经验以及熟悉相关工具链(比如 GCC, Make etc.)。
#### 5. 修改 hadoop-env.sh 来指定 JAVA_HOME 正确无误
有时即使已经正确设置了所有的路径仍然会报错无法加载native-library的情况发生,这时候应该核查一下是否因为JAVA_HOME被错误定义而导致的问题。确保它指向的是一个完整的 JDK 安装而不是 JRE 。编辑 `${HADOOP_CONF_DIR}/hadoop-env.sh` 添加或修正如下行项 :
```sh
export JAVA_HOME=/path/to/correct/jdk/version
```
通过以上措施基本能消除此类日志级别的干扰消息从而获得更加干净整洁的日志输出效果同时也有可能提升部分场景下的实际执行效率.
```python
import os
os.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = '/usr/local/hadoop/lib/native:' + os.getenv('LD_LIBRARY_PATH', '')
print(os.environ.get('LD_LIBRARY_PATH'))
```
阅读全文
相关推荐














