【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：

<property>

<name>hive.spark.client.connect.timeout</name>

<value>100000ms</value>

</property>

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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：

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath);

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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】-