Spark SQL с использованием Python: невозможно создать экземпляр org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

Я хочу протестировать базовые вещи с помощью Spark SQL. Я хочу загрузить csv. файл, сохраненный на моем ноутбуке, и запустить на нем несколько sql-запросов. Но почему-то я не могу загрузить данные с помощью sqlContext. Я получаю сообщение об ошибке:

Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient. 

Однако я не использую Hive.

Я использую Windows 10 и устанавливаю Python с помощью Anaconda. Я установил предварительную сборку Spark 2.0.2 для hadoop 2.6. Я использую iPython Notebook в качестве пользовательского интерфейса.

Мой код выглядит следующим образом:

file = "C:/Andra/spark-2.0.2-bin-hadoop2.6/zip.csv"
df = sqlContext\
    .read \
    .format("com.databricks.spark.csv")\
    .option("header", "true")\
    .option("inferschema", "true")\
    .option("mode", "DROPMALFORMED")\
    .load(file)

Проблема заключается в Spark SQL, поскольку я могу загрузить тот же файл, используя

textFile=sc.textFile("C:/Andra/spark-2.0.2-bin-hadoop2.6/zip.csv")

Если я хочу запустить пример из документации Spark SQL https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html Я получаю ту же ошибку.

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession \
    .builder \
    .appName("Python Spark SQL basic example") \
    .config("spark.some.config.option", "some-value") \
    .getOrCreate()
df = spark.read.json("C:/Andra/spark-2.0.2-bin-hadoop2.6/examples/src/main/resources/people.json")

У меня создалось впечатление, что я могу использовать Spark SQL без использования Hive, поскольку данные, которые я использую, сохраняются локально на моем ноутбуке. Кроме того, та же документация, что и выше, подразумевает только следующее:

«Одно из применений Spark SQL - выполнение SQL-запросов. Spark SQL также может использоваться для чтения данных из существующей установки Hive. Подробнее о том, как настроить эту функцию, см. Раздел "Таблицы улья".

А также есть примеры создания Spark-сеанса с помощью Hive. Таким образом, приведенный выше был бы бесполезен, если бы использование улья было обязательным.

Однако я хотел настроить Hive, чтобы посмотреть, решит ли это проблему. Руководство по документации (https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#hive-tables) состояния

«Конфигурация Hive выполняется путем размещения ваших hive-site.xml, core-site.xml (для настройки безопасности) и hdfs-site.xml ( для конфигурации HDFS) в conf /. "

Однако мне не удалось найти эти документы.

Итак, мои вопросы таковы:

  • Нужен ли мне Hive для использования Spark SQL?
  • Если нет, что я могу сделать, чтобы Spark SQL заработал?
  • Если да, как я могу его правильно настроить и могу ли я найти нужные файлы?

Любая помощь приветствуется! Спасибо!

Вот полный отчет об ошибке:

---------------------------------------------------------------------------
Py4JJavaError                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-e50d7a8fb32b> in <module>()
      1 file = "C:/Andra/spark-2.0.2-bin-hadoop2.6/zip.csv"
----> 2 df = sqlContext    .read     .format("com.databricks.spark.csv")    .option("header", "true")    .option("inferschema", "true")    .option("mode", "DROPMALFORMED")    .load(file)

C:\Andra\spark-2.0.2-bin-hadoop2.6\python\pyspark\sql\readwriter.pyc in load(self, path, format, schema, **options)
    145         self.options(**options)
    146         if isinstance(path, basestring):
--> 147             return self._df(self._jreader.load(path))
    148         elif path is not None:
    149             if type(path) != list:

C:\Andra\spark-2.0.2-bin-hadoop2.6\python\lib\py4j-0.10.3-src.zip\py4j\java_gateway.py in __call__(self, *args)
   1131         answer = self.gateway_client.send_command(command)
   1132         return_value = get_return_value(
-> 1133             answer, self.gateway_client, self.target_id, self.name)
   1134 
   1135         for temp_arg in temp_args:

C:\Andra\spark-2.0.2-bin-hadoop2.6\python\pyspark\sql\utils.pyc in deco(*a, **kw)
     61     def deco(*a, **kw):
     62         try:
---> 63             return f(*a, **kw)
     64         except py4j.protocol.Py4JJavaError as e:
     65             s = e.java_exception.toString()

C:\Andra\spark-2.0.2-bin-hadoop2.6\python\lib\py4j-0.10.3-src.zip\py4j\protocol.py in get_return_value(answer, gateway_client, target_id, name)
    317                 raise Py4JJavaError(
    318                     "An error occurred while calling {0}{1}{2}.\n".
--> 319                     format(target_id, ".", name), value)
    320             else:
    321                 raise Py4JError(

Py4JJavaError: An error occurred while calling o110.load.
: 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.spark.sql.hive.client.HiveClientImpl.<init>(HiveClientImpl.scala:189)
    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.spark.sql.hive.client.IsolatedClientLoader.createClient(IsolatedClientLoader.scala:258)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveUtils$.newClientForMetadata(HiveUtils.scala:359)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveUtils$.newClientForMetadata(HiveUtils.scala:263)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveSharedState.metadataHive$lzycompute(HiveSharedState.scala:39)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveSharedState.metadataHive(HiveSharedState.scala:38)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveSharedState.externalCatalog$lzycompute(HiveSharedState.scala:46)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveSharedState.externalCatalog(HiveSharedState.scala:45)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState.catalog$lzycompute(HiveSessionState.scala:50)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState.catalog(HiveSessionState.scala:48)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState$$anon$1.<init>(HiveSessionState.scala:63)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState.analyzer$lzycompute(HiveSessionState.scala:63)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState.analyzer(HiveSessionState.scala:62)
    at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.assertAnalyzed(QueryExecution.scala:49)
    at org.apache.spark.sql.Dataset$.ofRows(Dataset.scala:64)
    at org.apache.spark.sql.SparkSession.baseRelationToDataFrame(SparkSession.scala:382)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:143)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:132)
    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 py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:237)
    at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357)
    at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:280)
    at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
    at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
    at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:214)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
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)
    ... 33 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)
    ... 39 more
Caused by: java.lang.NullPointerException
    at org.apache.thrift.transport.TSocket.open(TSocket.java:170)
    at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.open(HiveMetaStoreClient.java:420)
    at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.<init>(HiveMetaStoreClient.java:236)
    at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient.<init>(SessionHiveMetaStoreClient.java:74)
    ... 44 more

person pluecky    schedule 12.01.2017    source источник
comment
Вам нужен Hive. OFC.   -  person pvy4917    schedule 11.10.2018
comment
Я столкнулся с той же проблемой. В моем случае я следовал официальному краткому руководству и одновременно запускал Spark-Shell и Pyspark. После того, как я выйду из искровой оболочки и перезапускаю pyspark, это сработало.   -  person Dagang    schedule 13.10.2018


Ответы (3)


Недавно я столкнулся с той же проблемой. В моем случае я одновременно запускал на своем локальном компьютере две записные книжки python jupyter. Первый ноутбук работал нормально. Второй продолжал бросать страшные

Caused by: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient Я не уверен, как работают разрешения. Похоже, что это первая записная книжка, которая каким-то образом блокирует локальный мета-магазин. Имейте в виду, что мета-хранилище нельзя использовать в двух разных сеансах.

может кто знает как включить несколько записных книжек?

Энди

person AEDWIP    schedule 02.04.2018
comment
Прочитав это, я предположил, что этот файл restarted моя система заблокирован, и это сработало как шарм. - person Asif Ali; 22.06.2018
comment
Подтвердите, что один-единственный ноутбук работает хорошо. Магия! И при открытии нескольких ноутбуков с запущенными ядрами все еще возникают ошибки (02.2019, pyspark 2.3.2, Win7x64, anaconda и другие) - person FlameStorm; 28.02.2019

вам следует изменить разрешение каталога / tmp / hive. в Linux - chomd 777 / tmp / hive. После этого перезапустите оболочку pyspark / hive.

Это сработало в моем случае.

person Ramakant    schedule 03.01.2019

У меня сегодня был такой же "баг".

Чтобы иметь возможность использовать один и тот же SparkSession с разными ноутбуками, вам необходимо использовать одно и то же ядро ​​(с jupyterlab, «ядро»> «изменить ядро» и выбрать одно и то же для всех ноутбуков)

person Kayf    schedule 03.05.2019