Spark大数据集群日常开发过程遇到的异常及解决思路汇总

总结/朱季谦

一、出现java.lang.IllegalAccessError: tried to access method com.google.common.base.Stopwatch.()V from class org.apache.hadoop.hbase.zookeeper.MetaTableLocator

在新项目上创建以下Scala代码去连接Hbase集群，用来判断Hbase是否存在某张表。

kotlin 复制代码

//离线Hbase
val conf: Configuration = HBaseConfiguration.create()
conf.set("hbase.zookeeper.quorum","192.168.1.200")
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort","2181")
// 创建HBase连接
val connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)
val hbaseAdmin = connection.getAdmin
val tables = Set("SYSTEM_LOG")
val synTable = TableName.valueOf(tableName)
val tableExist = hbaseAdmin.tableExists(synTable)

在测试运行时，出现了以下异常：

Exception in thread "main" org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: java.lang.IllegalAccessError: tried to access method com.google.common.base.Stopwatch.()V from class org.apache.hadoop.hbase.zookeeper.MetaTableLocator

检查发现是因为maven里引入的hbase-client、spark-core等众多依赖包里都含有com.google.guava包，这就会出现各个guava包冲突问题，进而导致出现 tried to access method com.google.common.base.Stopwatch.异常问题。

我们可以通过maven的maven-help插件来检查com.google.guava包冲突问题，maven-help插件的引入与使用，我在另一篇博客里有介绍过------Maven Helper插件------实现一键Maven依赖冲突问题

在maven里切换至【Dependency Analyzer】栏，在搜索框输入冲突包guava，即会出现，guava都被哪些包依赖了，当多个组件包都依赖了同一个包但又不同版本时，很容易久出现各种冲突。红色部分就是表示有冲突的依赖包版本------

选中对应想去除的包，右击点击Exclude即可一键exclusion。

最后，单独引入一个com.google.guava包，我的hbase是1.x版本的，引入guava-15版本的可以解决。

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>15.0</version>
</dependency>

二、出现org.apache.hadoop.hbase.NamespaceNotFoundException: SYSTEM

在创建带有命名空间的表时，例如创建表名为SYSTEM:SYSTEM_LOG时出现以下异常------

Caused by: org.apache.hadoop.hbase.ipc.RemoteWithExtrasException(org.apache.hadoop.hbase.NamespaceNotFoundException): org.apache.hadoop.hbase.NamespaceNotFoundException: SYSTEM

at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.ensureNamespaceExists(HMaster.java:2090)

at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.createTable(HMaster.java:1270)

at org.apache.hadoop.hbase.master.MasterRpcServices.createTable(MasterRpcServices.java:399)

at org.apache.hadoop.hbase.protobuf.generated.MasterProtos $M a s t e r S e r v i c e MasterService$ MasterService2.callBlockingMethod(MasterProtos.java:42436)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:2033)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunner.run(CallRunner.java:107)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor.consumerLoop(RpcExecutor.java:130)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$1.run(RpcExecutor.java:107)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

此时Hbase里并没有事先创建该SYSTEM命名空间，因此需要先创建一个，直接登陆Hbase服务器，通过hbase shell执行以下指令：

arduino 复制代码

create_namespace   'SYSTEM'

执行成功后，如下图所示：

这时，再重新运行下代码，这时就没有报错了，然后通过hbase shell的list查看指令，发现已经正常创建带有命名空间的表了SYSTEM:SYSTEM_LOG 。

三、在spark的bin目录里，运行spark-shell出现异常Failed to initialize Spark session.

java.io.FileNotFoundException: File does not exist: hdfs://hadoop1:9000/spark-logs

出现的异常信息如下：

$main$ ERROR org.apache.spark.repl.Main - Failed to initialize Spark session.

java.io.FileNotFoundException: File does not exist: hdfs://hadoop1:9000/spark-logs

at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem $22. d o C a l l ( D i s t r i b u t e d F i l e S y s t e m . j a v a : 1309 ) a t o r g . a p a c h e . h a d o o p . h d f s . D i s t r i b u t e d F i l e S y s t e m 22.doCall(DistributedFileSystem.java:1309) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$ 22.doCall(DistributedFileSystem.java:1309)atorg.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem22.doCall(DistributedFileSystem.java:1301)

at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81)

这说明hdfs没有spark-logs目录。

我在hadoop主机器上运行指令hdfs dfs -mkdir /spark-logs指令后，生成了一个目录/spark-logs，再执行spark-shell，就能正常进入scala命令行界面了------

四、本地scala远程spark查询hive库只显示defalt库的问题

最开始，我的代码本地Scala远程连接Spark查询hive库的代码是这样写的：

scss 复制代码

    val spark = SparkSession
      .builder()
      .master("spark://192.168.1.99:7077")
      .appName("YourAppName")
      .enableHiveSupport() // 启用对Hive的支持
      .getOrCreate()
    spark.sql("show databases").show()

这块代码执行下来，都只能查到hive的default库，其他库都找不到。

需要在代码里增加一行 .config("hive.metastore.uris","thrift://hadoop1:9083")就可以了

scss 复制代码

    val spark = SparkSession
      .builder()
      .master("spark://192.168.1.99:7077")
      .config("hive.metastore.uris","thrift://hadoop1:9083")
      .appName("YourAppName")
      .enableHiveSupport()  // 启用对Hive的支持
      .getOrCreate()
    spark.sql("show databases").show()

重新执行一遍，就能正常查到hive的所有库了------

四、HBase外部表映射到Hive表显示整数列为NULL

刚开始的语句是这样的------

sql 复制代码

CREATE EXTERNAL  TABLE test(
       ROW_KEY string,
       PK string,
       count1 int,
       count2 int,
       count3 int,
       count4 int,
       count5 int,
       count6 int
)
    STORED by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping" = ":key,INFO:PK,INFO:count1,INFO:count2,INFO:count3,INFO:count4,INFO:count5,INFO:count6")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "test");

发现HIve查询整数对应的字段都为NULL------

后来修改成这样，Hive就能正常映射到Hbase的byte整数字段值了------

sql 复制代码

CREATE EXTERNAL  TABLE test(
       ROW_KEY string,
       PK string,
       count1 int,
       count2 int,
       count3 int,
       count4 int,
       count5 int,
       count6 int
)
    STORED by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping" = ":key,INFO:PK,INFO:count1#b,INFO:count2#b,INFO:count3#b,INFO:count4#b,INFO:count5#b,INFO:count6#b",'serialization.format'='1')
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "test");

再次查询Hive,就发现整数对应的值都有了------

五、RDD之foreach和foreachPartition方法日志查看

这两个方法内的日志，在driver端是看不到的，也就是说，即使你将driver执行日志>spark.log，在spark.log是看不到方法里面的日志的。

foreach和foreachPartition日志需要到Spark Web里查看。