从 spark(2.11) 数据帧写入 hive 分区表时出现 org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.loadDynamicPartitions 异常

Posted 2023-04-15

【中文标题】从 spark(2.11) 数据帧写入 hive 分区表时出现 org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.loadDynamicPartitions 异常

【英文标题】：org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.loadDynamicPartitions exception when writing a hive partitioned table from spark(2.11) dataframe

【发布时间】：2017-09-08 20:54:25

【问题描述】：

我有这种奇怪的行为，我的用例是使用

将 Spark 数据帧写入配置单元分区表

sqlContext.sql("INSERT OVERWRITE TABLE <table> PARTITION (<partition column) SELECT * FROM <temp table from dataframe>") 

奇怪的是，这在使用主机 A 的 pyspark shell 时有效，但是相同的代码，连接到同一个集群，使用同一个配置单元表在 jupyter 笔记本中不起作用，它返回：

java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.loadDynamicPartitions 

在我看来，异常是在启动 pyspark shell 的主机和启动 jupyter 的主机之间存在一些 jar 不匹配，我的问题是，我如何确定在 pyspark shell 中使用了哪个版本的相应 jar ，并通过代码在jupyter笔记本中（我无法访问jupyter服务器）？如果 pyspark shell 和 jupyter 都连接到同一个集群，为什么要使用 2 个不同的版本？

更新：经过一番研究，我发现 jupyter 使用“Livy”，而 Livy 主机使用 hive-exec-2.0.1.jar，我们使用 pyspark shell 的主机使用 hive-exec-1.2 .1000.2.5.3.58-3.jar，所以我从 maven 存储库下载了两个 jar 并对其进行了反编译，我发现两者都存在 loadDynamicPartitions 方法，方法签名（参数）不同，在 livy 版本中 boolean holdDDLTime 参数丢失。

【参考方案1】：

我有类似的问题尝试从 cloudera 获取 maven 依赖项

 <dependencies>
    <!-- Scala and Spark dependencies -->

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
        <version>1.6.0-cdh5.9.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
        <version>1.6.0-cdh5.9.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-hive_2.10</artifactId>
        <version>1.6.0-cdh5.9.2</version>
    </dependency>
     <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-exec -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hive</groupId>
        <artifactId>hive-exec</artifactId>
        <version>1.1.0-cdh5.9.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.scalatest</groupId>
        <artifactId>scalatest_2.10</artifactId>
        <version>3.0.0-SNAP4</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.11</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-mllib_2.10</artifactId>
        <version>1.4.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>commons-dbcp</groupId>
        <artifactId>commons-dbcp</artifactId>
        <version>1.2.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.databricks</groupId>
        <artifactId>spark-csv_2.10</artifactId>
        <version>1.4.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.databricks</groupId>
        <artifactId>spark-xml_2.10</artifactId>
        <version>0.2.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.amazonaws</groupId>
        <artifactId>aws-java-sdk</artifactId>
        <version>1.0.12</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.amazonaws</groupId>
        <artifactId>aws-java-sdk-s3</artifactId>
        <version>1.11.172</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.github.scopt</groupId>
        <artifactId>scopt_2.10</artifactId>
        <version>3.2.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>javax.mail</groupId>
        <artifactId>mail</artifactId>
        <version>1.4</version>
    </dependency>
</dependencies>
<repositories>
    <repository>
        <id>maven-hadoop</id>
        <name>Hadoop Releases</name>
        <url>https://repository.cloudera.com/content/repositories/releases/</url>
    </repository>
    <repository>
        <id>cloudera-repos</id>
        <name>Cloudera Repos</name>
        <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
    </repository>
</repositories>