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spark中报这个错误 具体怎么解决Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Error in loading storage handler.org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler

时间: 2023-09-17 22:14:35 浏览: 536
这个错误是因为Spark无法加载HiveIcebergStorageHandler存储处理程序。可能是您的classpath中没有正确配置所需的Hive Iceberg依赖项。 解决方法如下: 1. 确认您的classpath中是否包含Hive Iceberg的所有依赖项。可以尝试手动添加依赖项或使用构建工具(如Maven或Gradle)来管理依赖项。 2. 检查Hive Iceberg版本是否与Spark版本兼容。如果不兼容,则需要升级或降级其中一个软件包。 3. 确认您的代码正确配置了Iceberg表。可以参考Iceberg文档和示例代码来确保正确配置。 4. 如果您正在使用自定义的Iceberg存储处理程序,请确保它正确实现了所需的接口,并正确配置了Spark以加载它。 希望这些解决方法可以帮助您解决问题。
相关问题

Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

这个错误通常是因为HiveMetaStore无法连接到Hive metastore数据库。建议检查Hive metastore数据库的连接配置和状态是否正常。另外,还可以尝试重启Hive metastore服务以解决该问题。如果问题还是存在,可以检查Hive metastore的日志文件以获取更多的信息。

Caused by: org.apache.hadoop.hive.gl.metadata.HiveException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate

### 解决Hive中 `Unable to instantiate` 的异常问题 遇到 `FAILED: SemanticException org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient` 错误通常意味着 Hive 无法实例化会话元存储客户端。这可能是由于多种原因引起的,包括但不限于配置不正确、依赖库缺失或版本兼容性问题。 #### 配置调整 一种常见的解决方案是进入 `hive/conf` 文件夹并编辑 `hive-site.xml` 文件。具体操作为注释掉可能导致冲突的参数设置[^4]: ```xml <!-- <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/user/hive/warehouse</value> </property> --> ``` 另一种有效的方法是在 `hive-site.xml` 中添加特定属性来指定 Metastore URI: ```xml <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://hive服务器的IP地址:9083</value> </property> ``` 上述更改有助于确保 Hive 客户端能够正确连接到远程Metastore服务[^5]。 #### 数据库重置尝试 如果之前的操作未能解决问题,则可以考虑清理现有的 MySQL 元数据库 (metastore),然后通过命令 `schematool -initSchema -dbType mysql` 来重新初始化它。不过需要注意的是,在执行此操作前应备份现有数据以防意外丢失。 #### 版本一致性检查 确认所使用的 Hadoop 和 Hive 组件之间的版本相互匹配也很重要。不同版本之间可能存在API变化或其他差异,这些都可能引发此类错误。因此建议查阅官方文档以获取推荐搭配列表,并据此调整环境中的软件版本[^1]。
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[root@zhaosai ~]# hive Logging initialized using configuration in jar:file:/opt/programs/apache-hive-1.2.2-bin/lib/hive-common-1.2.2.jar!/hive-log4j.properties Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:522) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:677) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:621) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:221) at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:136) Caused by: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient at org.apache.hadoop.hive.metastore.MetaStoreUtils.newInstance(MetaStoreUtils.java:1523) at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.<init>(RetryingMetaStoreClient.java:86) at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:132) at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:104) at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.createMetaStoreClient(Hive.java:3005) at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:3024) at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:503) ... 8 more Caused by: java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) at org.apache.hadoop.hive.metastore.MetaStoreUtils.newInstance(MetaStoreUtils.java:1521) ... 14 more Caused by: javax.jdo.JDOFatalInternalException: Error creating transactional connection factory NestedThrowables:

Error during job, obtaining debugging information... Examining task ID: task_1742126395848_0006_m_000000 (and more) from job job_174212639584 8_0006 Task with the most failures(4): ----- Task ID: task_1742126395848_0006_m_000000 URL: http://master:8088/taskdetails.jsp?jobid=job_1742126395848_0006&tipid=task_17421263958 48_0006_m_000000----- Diagnostic Messages for this Task: Error: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Hiv e Runtime Error while processing row {"car_no":"AGM-111","card_no":"FIJBGBIGB","close_date":"2018-09-01 00:00:00","company_name":"地铁四号线","conn_mark":0,"deal_date":"2018-09-01 06:15:16","deal_money":0,"deal_type":"地铁入站","deal_value":0,"equ_no":"262014111","station":"上塘","dt":"20180901"} at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.ExecMapper.map(ExecMapper.java:163) at org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run(MapRunner.java:54) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.ExecMapRunner.run(ExecMapRunner.java:37) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:465) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:349) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:174) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.jav a:1729) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:168) Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Hive Runtime Error while pr ocessing row {"car_no":"AGM-111","card_no":"FIJBGBIGB","close_date":"2018-09-01 00:00:00","company_name":"地铁四号线","conn_mark":0,"deal_date":"2018-09-01 06:15:16","deal_money":0,"deal_type":"地铁入站","deal_value":0,"equ_no":"262014111","station":"上塘","dt":"20180901"} at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MapOperator.process(MapOperator.java:570) at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.ExecMapper.map(ExecMapper.java:154) ... 9 more Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hiv

[root@master apache-hive-2.1.1-bin]# bin/hive which: no hbase in (/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/usr/java/jdk1.8.0_144/bin:/usr/zookeeper/zookeeper-3.4.10/bin:/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/bin:/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/sbin:/root/bin:/usr/java/jdk1.8.0_144/bin:/usr/zookeeper/zookeeper-3.4.10/bin:/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/bin:/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/sbin:/usr/hive/apache-hive-2.1.1-bin/bin) SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/hive/apache-hive-2.1.1-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.4.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory] Logging initialized using configuration in jar:file:/usr/hive/apache-hive-2.1.1-bin/lib/hive-common-2.1.1.jar!/hive-log4j2.properties Async: true Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:591) at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.beginStart(SessionState.java:531) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:705) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:641) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:221) at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:136) Caused by: org.apache.hadoop.hiv

--- apiVersion: flink.apache.org/v1beta1 kind: FlinkDeployment metadata: name: flinksql-hive-test-job spec: flinkConfiguration: classloader.resolve-order: parent-first pekko.ask.timeout: '30s' taskmanager.numberOfTaskSlots: '4' execution.checkpointing.interval: 60000ms state.backend.type: 'rocksdb' execution.checkpointing.incremental: true execution.checkpointing.dir: 'hdfs:///tmp/checkpoints' execution.checkpointing.savepoint-dir: 'hdfs:///tmp/savepoints' security.kerberos.login.keytab: '/opt/keytab/work.keytab' security.kerberos.login.principal: 'work/[email protected]' flinkVersion: v1_20 image: 'swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/yifanzhang/flink:1.20_cdc_mysql_to_paimon_starrocks' imagePullPolicy: Always job: jarURI: 'local:///opt/flink/lib/flink-sql-runner-1.12.0.jar' args: ["/opt/flink/sql-scripts/flinksql.sql"] state: running upgradeMode: savepoint jobManager: replicas: 1 resource: cpu: 2 memory: 4096m taskManager: replicas: 1 resource: cpu: 4 memory: 8192m restartNonce: 0 serviceAccount: flink podTemplate: apiVersion: v1 kind: Pod spec: containers: # don't modify this name - name: flink-main-container volumeMounts: - name: flinksql mountPath: /opt/flink/sql-scripts - name: hadoop-config mountPath: /opt/hadoop/etc/hadoop - name: krb5-config mountPath: /etc/krb5.conf subPath: krb5.conf - name: keytab mountPath: /opt/keytab volumes: - configMap: name: flinksql-hive-test-configmap name: flinksql - configMap: name: hadoop-config-configmap name: hadoop-config - configMap: name: krb5-config-configmap name: krb5-config - secret: secretName: work-keytab name: keytab hostAliases: - ip: "10.8.75.101" hostnames: - "dn1.bmr.cde.cscec8b.com.cn" - ip: "10.8.75.102" hostnames: - "dn2.bmr.cde.cscec8b.com.cn" apiVersion: v1 data: flinksql.sql: |- SET 'hadoop.security.authentication' = 'kerberos'; SET 'hive.metastore.sasl.enabled' = 'true'; SET 'hive.metastore.kerberos.principal' = 'nm/[email protected]'; -- 替换为实际principal -- 测试部分:验证Hive表读取 CREATE CATALOG hive WITH ( 'type' = 'hive', 'hadoop-conf-dir' = '/opt/hadoop/etc/hadoop', 'hive-conf-dir' = '/opt/hadoop/etc/hadoop' ); -- 测试查询2:抽样10条数据验证字段 SELECT person_no, second_unit_code, end_time, post_status_id FROM hive.dws.dws_user_system_total_user_quantity_log WHERE rfq = (SELECT MAX(rfq) FROM hive.dws.dws_user_system_total_user_quantity_log) LIMIT 10; kind: ConfigMap metadata: name: flinksql-hive-test-configmap 以上2个脚本有什么问题,为什么报错如下: Caused by: java.util.concurrent.ExecutionException: java.io.IOException: Can't get Master Kerberos principal for use as renewer at java.base/java.util.concurrent.FutureTask.report(Unknown Source) at java.base/java.util.concurrent.FutureTask.get(Unknown Source) at org.apache.flink.connectors.hive.MRSplitsGetter.getHiveTablePartitionMRSplits(MRSplitsGetter.java:79) ... 13 more Caused by: java.io.IOException: Can't get Master Kerberos principal for use as renewer at org.apache.hadoop.mapreduce.security.TokenCache.obtainTokensForNamenodesInternal(TokenCache.java:134) at org.apache.hadoop.mapreduce.security.TokenCache.obtainTokensForNamenodesInternal(TokenCache.java:102) at org.apache.hadoop.mapreduce.security.TokenCache.obtainTokensForNamenodes(TokenCache.java:81)

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标题“网络五子棋”和描述“适合于局域网之间娱乐和聊天!”以及标签“五子棋 网络”所涉及的知识点主要围绕着五子棋游戏的网络版本及其在局域网中的应用。以下是详细的知识点: 1. 五子棋游戏概述: 五子棋是一种两人对弈的纯策略型棋类游戏,又称为连珠、五子连线等。游戏的目标是在一个15x15的棋盘上,通过先后放置黑白棋子,使得任意一方先形成连续五个同色棋子的一方获胜。五子棋的规则简单,但策略丰富,适合各年龄段的玩家。 2. 网络五子棋的意义: 网络五子棋是指可以在互联网或局域网中连接进行对弈的五子棋游戏版本。通过网络版本,玩家不必在同一地点即可进行游戏,突破了空间限制,满足了现代人们快节奏生活的需求,同时也为玩家们提供了与不同对手切磋交流的机会。 3. 局域网通信原理: 局域网(Local Area Network,LAN)是一种覆盖较小范围如家庭、学校、实验室或单一建筑内的计算机网络。它通过有线或无线的方式连接网络内的设备,允许用户共享资源如打印机和文件,以及进行游戏和通信。局域网内的计算机之间可以通过网络协议进行通信。 4. 网络五子棋的工作方式: 在局域网中玩五子棋,通常需要一个客户端程序(如五子棋.exe)和一个服务器程序。客户端负责显示游戏界面、接受用户输入、发送落子请求给服务器,而服务器负责维护游戏状态、处理玩家的游戏逻辑和落子请求。当一方玩家落子时,客户端将该信息发送到服务器,服务器确认无误后将更新后的棋盘状态传回给所有客户端,更新显示。 5. 五子棋.exe程序: 五子棋.exe是一个可执行程序,它使得用户可以在个人计算机上安装并运行五子棋游戏。该程序可能包含了游戏的图形界面、人工智能算法(如果支持单机对战AI的话)、网络通信模块以及游戏规则的实现。 6. put.wav文件: put.wav是一个声音文件,很可能用于在游戏进行时提供声音反馈,比如落子声。在网络环境中,声音文件可能被用于提升玩家的游戏体验,尤其是在局域网多人游戏场景中。当玩家落子时,系统会播放.wav文件中的声音,为游戏增添互动性和趣味性。 7. 网络五子棋的技术要求: 为了确保多人在线游戏的顺利进行,网络五子棋需要具备一些基本的技术要求,包括但不限于稳定的网络连接、高效的数据传输协议(如TCP/IP)、以及安全的数据加密措施(如果需要的话)。此外,还需要有一个良好的用户界面设计来提供直观和舒适的用户体验。 8. 社交与娱乐: 网络五子棋除了是一个娱乐游戏外,它还具有社交功能。玩家可以通过游戏内的聊天系统进行交流,分享经验和策略,甚至通过网络寻找新的朋友。这使得网络五子棋不仅是一个个人娱乐工具,同时也是一种社交活动。 总结来说,网络五子棋结合了五子棋游戏的传统魅力和现代网络技术,使得不同地区的玩家能够在局域网内进行娱乐和聊天,既丰富了人们的娱乐生活,又加强了人际交流。而实现这一切的基础在于客户端程序的设计、服务器端的稳定运行、局域网的高效通信,以及音效文件增强的游戏体验。
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自由行旅游新篇章:HarmonyOS技术融合与系统架构深度解析

# 1. HarmonyOS技术概述 ## 1.1 HarmonyOS的起源与发展 HarmonyOS(鸿蒙操作系统)由华为公司开发,旨在构建全场景分布式OS,以应对不同设备间的互联问题。自从2019年首次发布以来,HarmonyOS迅速成长,并迅速应用于智能手机、平板、智能穿戴、车载设备等多种平台。该系