【YashanDB知识库】Hive 命令工具insert崖山数据库报错

【问题分类】功能兼容

【关键字】spark 30041、不兼容

【问题描述】

本项目的架构是hadoop+hive+yashandb

使用崖山数据库，初始化所有的原数据表和数据

新建表之后，插入数据时候报错，hadoop code 30041 sparktask

【问题原因分析】

综合分析如下可能性，逐一排查

关于Hadoop中出现的错误代码30041，特别是在使用Spark作为Hive的执行引擎时，这个错误通常指的是\`org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask\`执行失败。以下是一些可能的原因和解决方案：

1、Spark未启动：确保Spark集群已经启动。如果Spark服务未启动，需要在Spark的安装路径下执行\`./sbin/start-all.sh\`来启动Spark服务。

2、版本不兼容：检查Spark和Hive的版本是否兼容。例如，Hive 3.1.2 默认不支持Spark 3.0.0，需要重新编译Hive以支持特定的Spark版本。

3、内存资源不足：如果因为内存资源不足导致Hive连接Spark客户端超时，可以在配置文件中增加executor内存或减少每个executor的线程数。

4、配置文件调整：在\`hive-site.xml\`中增加或调整以下配置，以延长Hive和Spark连接的超时时间：

\`\`\`xml

hive.spark.client.connect.timeout

100000ms

\`\`\`

这可以有效避免超时报错。

5、网络问题：排查集群内的网络连接，确保通信畅通无阻，因为Spark作业依赖于良好的网络环境来完成节点间的通信。

6、YARN配置：检查YARN配置，如\`spark.executor.memory\`和\`yarn.scheduler.maximum-allocation-mb\`，确保YARN配置的最大内存不小于Spark配置的内存。

7、环境变量和类路径：确认\`SPARK\_HOME\`环境变量设置正确，并且\`spark-env.sh\`文件中包含了正确的类路径设置，例如：

\`\`\`sh

export SPARK\_DIST\_CLASSPATH=$(hadoop classpath);

\`\`\`

这有助于确保Spark能够找到Hadoop的类路径。

8、报错分析：查看SparkSubmit日志，找到导致任务失败的详细原因，这些信息通常能提供更具体的错误线索。

【解决/规避方法】

将上述可能性一一排除，发现spark环境还没配置成功，下载对应版本的spark进行配置调通之后，该问题就解决了

【影响范围】

【修复版本】-