2025-03-12 15:05:02,364 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Hive Session ID = 372f52ff-a112-4329-9b45-d3f40e0027f5 Logging initialized using configuration in jar:file:/opt/en/apache-hive-3.1.3-bin/lib/hive-common-3.1.3.jar!/hive-log4j2.properties Async: true Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.

<think>好的，我现在需要解决用户提到的两个问题：Hadoop本地库加载失败的警告和Hive-on-MR被弃用的问题。首先，我得分别分析这两个问题的原因，然后找到对应的解决方法。 关于Hadoop本地库加载失败的警告：“Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable”[^2]。这个警告通常是因为Hadoop的本地库（native libraries）是为特定平台（如32/64位）编译的，而用户当前的环境可能不兼容。首先，我需要确认用户的系统架构，比如是否是64位的Linux。然后检查Hadoop是否下载了对应版本的预编译本地库，或者是否需要用户自己重新编译。可能还需要设置环境变量，如JAVA_HOME，或者配置Hadoop的配置文件（如hadoop-env.sh）来指定本地库路径。 接下来是Hive-on-MR被弃用的问题，用户在使用Hive插入数据时遇到警告，提示Hive-on-MR在Hive 2中已弃用，建议使用Spark或Tez作为执行引擎[^3][^4]。这意味着用户当前的Hive配置默认使用MapReduce作为执行引擎，但需要切换到其他引擎。可能需要安装并配置Spark或Tez，然后在Hive中设置相关的属性，比如hive.execution.engine为spark。此外，还需要确保Hive与Spark或Tez的版本兼容，避免出现依赖冲突。 在处理这两个问题时，可能需要分步骤进行。首先解决本地库的问题，确保Hadoop运行环境正常，再处理Hive的执行引擎替换，以避免同时处理多个问题导致的混淆。同时，用户可能在执行这些步骤时遇到其他问题，比如环境变量配置错误、依赖缺失或版本不匹配，需要提供详细的检查方法和解决方案。 另外，用户提到插入数据时长时间加载后失败，可能和MapReduce作业执行效率低或配置有关，切换到Spark或Tez可能提升性能。但切换执行引擎需要相应的集群支持，比如YARN资源管理是否配置正确，Spark是否集成到Hive中，这些都需要进一步验证。 总结来说，解决方案需要分步骤指导用户检查和配置Hadoop的本地库，然后调整Hive的执行引擎设置，同时提供备选方案和验证方法，确保问题得到彻底解决。</think>### 解决Hadoop本地库加载失败警告和Hive-on-MR弃用问题 --- #### **一、Hadoop本地库加载失败警告** **问题描述**： 控制台提示 `Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable`，表示Hadoop无法加载本地优化库（如压缩、IO加速等），导致性能下降。 **原因分析**： 1. Hadoop预编译的本地库（`lib/native`）与当前系统架构（如64位Linux）不兼容。 2. 环境变量未正确配置，Hadoop未找到本地库路径。 **解决方案**： 1. **验证本地库兼容性** 执行以下命令检查Hadoop本地库支持的平台： ```bash hadoop checknative ``` 输出应为 `native library is available`。若显示 `cannot load ... because of ldd path issues`，则需重新编译或替换本地库。 2. **重新编译Hadoop本地库（推荐）** - 安装编译依赖： ```bash sudo apt-get install build-essential autoconf automake libtool cmake zlib1g-dev pkg-config libssl-dev ``` - 下载Hadoop源码，进入源码目录后执行： ```bash mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar ``` - 将生成的 `hadoop-dist/target/hadoop-X.X.X/lib/native` 复制到Hadoop安装目录的 `lib/native`。 3. **配置环境变量** 在 `hadoop-env.sh` 中添加： ```bash export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=/path/to/hadoop/lib/native" ``` --- #### **二、Hive-on-MR弃用问题** **问题描述**： Hive插入数据时提示 `WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2`[^3]，表明Hive默认的MapReduce执行引擎已过时，建议改用Spark或Tez。 **解决方案**： 1. **切换到Spark执行引擎** - **前提条件**：已安装Spark并配置与Hive集成。 - 在Hive中设置执行引擎为Spark： ```sql SET hive.execution.engine=spark; ``` - 或在 `hive-site.xml` 中永久配置： ```xml <property> <name>hive.execution.engine</name> <value>spark</value> </property> ``` 2. **切换到Tez执行引擎** - **安装Tez**： 下载Tez并解压到Hadoop的公共目录（如 `/opt/tez`）。 - 在 `hive-site.xml` 中配置： ```xml <property> <name>hive.execution.engine</name> <value>tez</value> </property> <property> <name>tez.lib.uris</name> <value>${fs.defaultFS}/tez/tez.tar.gz</value> </property> ``` 3. **回退到Hive 1.X（不推荐）** 若无法升级执行引擎，可降级Hive至1.X版本，但会失去新特性支持。 --- #### **三、验证操作** 1. **检查Hadoop本地库** ```bash hadoop checknative # 期望输出：openssl、zlib等显示为可用 ``` 2. **验证Hive执行引擎** ```sql SET hive.execution.engine; -- 输出应为 spark 或 tez ``` --- #### **四、其他注意事项** - **Spark集成问题**：确保Spark版本与Hive兼容（如Hive 2.3+需Spark 2.4+）[^4]。 - **资源分配**：若使用YARN，需调整 `yarn-site.xml` 中的内存和CPU配额。 - **日志排查**：通过 `yarn logs -applicationId <app_id>` 查看任务失败详情。 --- ###