【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

output

【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：

```xml

<property>

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

<value>100000ms</value>

</property>

```

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：

```sh

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath);

```

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

output

【影响范围】

【修复版本】-