之前在为客户做数据湖产品调试Spark程序的时候，遇到过一个报错：
ERROR spark.SparkContext: Error initializing SparkContext.
org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied:user=datalake, access=WRITE, inode="/user":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x
at
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:400)
一、原因分析
从日志中大致可以看出，是因为Spark在启动阶段初始化SparkContext时遇到了write权限问题，其中当前用户为datalake，要执行write操作的目录是HDFS的/user目录。想要figure out这个问题，首先需要了解HDFS的/user目录是干嘛用的。
1.1 HDFS的home目录
注意，Hadoop 的 home 目录和 HDFS 的 home目录是两回事：
- Hadoop 的 home 目录：Hadoop的安装目录，通常会配置在环境变量PATH中；
- HDFS 的 home 目录：是指每个访问HDFS的用户目录，定义在：/user/{user_id}，比如上面的/user/datalake。
比如，在列出我的mac上HDFS的所有{user_id}：
datalake$ hdfs dfs -ls /user
Found 1 items
drwxr-xr-x - ycaha supergroup 0 2019-08-05 13:05 /user/hive
很显然，HDFS中的home目录只有/user/hive，其中hive为user_id。从权限描述可以看出，/user/hive是个目录（首字母如果是d表示目录，如果是-表示文件），owner为ycaha，所属用户组为supergroup，ycaha、supergroup、以及其他用户对/user/hive的权限分别为：可读可写可执行、可读不可写可执行、可读不可写可执行（rwxr-xr-x，每三个字符一组表示用户或者用户组的权限）。关于linux用户权限可以参考：https://www.cnblogs.com/garfieldcgf/p/8323489.html
1.2 创建新的user_id
比如以datalake用户去执行Spark程序，Spark在启动阶段初始化SparkContext时需要访问工作目录/user/datalake，此时必须保证两个条件都成立：
-
- HDFS存在目录/user/datalake；
-
- datalake用户对于目录/user/datalake具有write权限；
可以通过如下命令来创建新的user_id:
# 首先使用具有write权限的用户，比如上面的ycaha
# 然后创建新user_id目录
hdfs dfs -mkdir /user/datalake
可以看到新的user_id：
drwxr-xr-x - ycaha supergroup 0 2019-10-17 20:53 /user/datalake
drwxr-xr-x - ycaha supergroup 0 2019-08-05 13:05 /user/hive
但是datalake用户的权限是-xr，即不具备write权限，因此接下来需要修改用户权限或者目录权限，比如下面修改目录/user/datalake的权限为775（datalake具有可读可写可执行权限）：
hdfs dfs -chmod 775 /user/datalake
得到:
ycaha$ hdfs dfs -ls /user/
Found 2 items
drwxrwxr-x - ycaha supergroup 0 2019-10-17 20:53 /user/datalake
drwxr-xr-x - ycaha supergroup 0 2019-08-05 13:05 /user/hive
二、解决方案
2.1 方案1
直接像1.2中一样，创建一个新的user_id（即datalake）并赋予用户write权限即可。
2.2 方案2：修改默认的spark.yarn.stagingDir配置
spark.yarn.stagingDir是Spark的一个配置项，用于指定Spark在提交应用程序时使用的暂存目录，该配置项配置在spark-defaults.conf中，其默认值是当前用户在文件系统中的主目录，比如/user/datalake。
因此可以通过修改spark.yarn.stagingDir的值，将其指向一个“提交Spark job用户”具有write权限的目录即可，比如/usr/sparkjob/tmp/。
也可以在提交Spark job的时候，显式地指定配置项spark.yarn.stagingDir的值，比如：
--conf spark.yarn.stagingDir=hdfs:///
注意：hdfs:///不可省略。
如有错误之处，敬请指正！
参考：
https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/PDF/cloudera-spark.pdf
https://stackoverflow.com/questions/42723604/how-to-set-spark-job-staging-location
https://www.jianshu.com/p/e7838e9e5c44