确认Spark SQL配置文件中的列名是否与数据文件中的列名一致。 使用SparkSQL的withColumnRenamed函数或SQL语句中的别名来处理列名不一致的问题。 8、数据类型不匹配 数据类型不匹配可能导致SparkSQL无法正确解析数据: 确认Spark SQL配置文件中的数据类型是否与数据文件中的数据类型一致。 使用SparkSQL的cast函数或通过在读取...
1.spark-sql启动报错 java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/tez/dag/api/SessionNotRunning 原因:在启动时 找不到tez的jar包 解决方法:将tez目录下的tez-api-0.9.1.jar 复制一份到 spark的jars目录下 cp tez-api-0.9.1.jar /usr/hdp/current/spark2-client/jars/ 分发到其他集群 2.解决上面的问题之...
首先确认Spark SQL是否正确安装。可以通过查看Spark的安装路径，确保配置文件和目录都已正确设置。接着，使用正确的命令启动Spark SQL。例如：/data/spark-1.4.0-bin-cdh4/bin/spark-sql --master spark://master:7077 --total-executor-cores 10 --executor-memory 1g --executor-cores 2 上述命令...
driver端oom导致的报错。 解决方法: 1.关闭广播变量(set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold = -1 ); 2.调大 spark.driver.memory 的值,比如4g
现在我需要通过sparksql将两个文件加载进来并做join,最后将结果保存到本地 下面是操作步骤: 1、初始化配置 val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("Load_Data")val sc= new SparkContext(conf)val ssc= new sql.SparkSession.Builder() ...
【摘要】 spark-sql或spark-beeline查询报错:File does not exist产生原因是:spark-sql或spark-beeline会缓存查询的元数据,此时当前session未关闭时候,有其他任务修改了表文件,当前session再进行查询类操作,就会出现表文件不存在的报错解决方法:在表前加上refresh table + 表名或者添加spark.sql.relationC... ...
解决“spark sql 报错 java out of memory”问题的流程 第一步:理解问题 首先,我们需要理解为什么会出现“spark sql 报错 java out of memory”这个问题。通常这个问题出现是因为Spark应用程序在运行过程中需要使用的内存超出了分配的内存大小,导致内存溢出。因此,我们需要对Spark应用程序的内存使用情况进行监控和优化。
spark3查询平台提示报错信息: Error Cannot overwrite a path that is also being read from.是因为 insert overwrite table a 语句中包含 查询a表的语句:例如: insert overwrite table a select a1,a2,a3 from …
1、背景: 进入spark集群,cd/spark,执bin/spark-sql,报错 image.png 2、解决方法 2.1、是hive元数据的问题,进入spark/conf/hive-site.xml,找到mysql的配置信息 2.2、进入mysql,切换到hive所使用的DB 2.3、 select * from VERSION; image.png 2.4、保留第一条记录,其他记录全部删除 ...