开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

java.lang.IllegalArgumentException:实例化“org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState”时出错:使用spark session读取csv文件时出错

。

这个错误是由于在使用Spark Session读取CSV文件时出现了参数错误导致的。具体来说，"org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState"是Spark SQL中的一个类，用于处理Hive相关的会话状态。在实例化这个类的过程中，发生了IllegalArgumentException异常。

要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

检查CSV文件路径和格式：确保CSV文件的路径是正确的，并且文件格式符合Spark支持的CSV格式要求。
检查Spark Session配置：确认Spark Session的配置是否正确，包括Spark版本、Hadoop版本等。可以参考官方文档或相关资源来设置正确的配置。
检查依赖库：确保项目中使用的Spark和相关依赖库的版本兼容，并且没有冲突。可以通过更新或排除依赖项来解决冲突问题。
检查代码逻辑：仔细检查代码中读取CSV文件的逻辑，确保参数传递正确，并且没有其他错误导致参数异常。

如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试搜索相关错误信息，查找类似问题的解决方案。此外，还可以参考Spark官方文档、社区论坛或相关资源，寻求更多帮助和支持。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云Spark计算服务（Tencent Spark Compute Service）产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/spark

相关搜索:使用Spark R读取json文件时出错读取多个csv文件时获取标记化数据时出错使用Python、Flask读取CSV文件时出错 Python使用URL读取CSV文件时出错在python中读取csv文件时出错读取ascii编码的csv文件时出错？Python使用外部脚本读取csv时出错使用python写入csv文件时出错由于分隔符，读取csv文件时出错实例化'org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog‘时出错尝试拆分csv文件时获取标记化数据时出错使用Python2.7读取压缩的csv文件时出错在spark standalone中使用spark- SparkContext时初始化spark时出错使用大量文件时标记化数据时出错在scala中加载读取加载csv文件时出错在Rstudio中将csv文件加载到Spark DataFrame时出错使用experimental.make_csv_dataset读取tensorflow中的CSV文件时出错使用文件名作为参数的Spark Scala读取Excel文件时出错尝试使用python读取Jupyter Notebook中的多个.csv文件时出错使用NIFI将XML文件转换为csv时出错

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

0510-Spark应用访问Hive报错异常分析

在代码中使用HiveContext对象访问Hive表ods_user（该表为Parquet格式）时发现作业报错，异常如下：

01

Spark 集群环境部署

本篇主要记录一下Spark 集群环境搭建过程以及在搭建过程中所遇到的问题及解决方案

05

大数据常见错误解决方案转

1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常：java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法：add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to spark-env.sh 2、java Kafka producer error:ERROR kafka.utils.Utils$ - fet

01

大数据常见错误及解决方案[通俗易懂]

1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常：java.net.BindException: Can’t assign requested address: Service ‘sparkDriver’ failed after 16 retries!

07

将 Kudu 数据迁移到 CDP

当您将 Kudu 数据从 CDH 迁移到 CDP 时，您必须使用 Kudu 备份工具来备份和恢复您的 Kudu 数据。

03

数据湖（四）：Hudi与Spark整合

默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。Hudi与Spark整合时有很多参数配置，可以参照https://hudi.apache.org/docs/configurations.html配置项来查询，此外，整合时有几个需要注意的点，如下:

08

Hive安装使用中的一些问题

1.非root用户连接mysql服务时，报如下错误， ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through socket '/var/lib/mysql/mysql.sock' (2) 原来是mysql服务没有启动，启动mysql服务时候，一直失败，sudo切换执行命令mysql -uroot -proot即可。 2.安装hive和mysql完成后，将mysql的连接jar包拷贝mysql-connector-java-x.x.xx-

08

EMR(弹性MapReduce)入门之组件Flume和Sqoop（十四）

连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS、HBase 和 Hive) 中；把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里

04

Hive 安装与配置

可以从 http://hive.apache.org/downloads.html 下载你想要的版本，在这我们使用的是2.3.7版本

01

[Hadoop大数据]——Hive部署入门教程

Hive是为了解决hadoop中mapreduce编写困难，提供给熟悉sql的人使用的。只要你对SQL有一定的了解，就能通过Hive写出mapreduce的程序，而不需要去学习hadoop中的api。

05

SparkSQL项目中的应用

Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。

03

Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame，最终使用Dataset数据集进行封装，发展流程如下。

04

使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 5 节“SparkSession”中，我们知道了 Spark SQL 就是基于 SparkSession 作为入口实现的。

05

Spark工程开发前台技术实现与后台函数调用

Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上50倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。

02

大数据技术之_19_Spark学习_03_Spark SQL 应用解析小结

========== Spark SQL ========== 1、Spark SQL 是 Spark 的一个模块，可以和 RDD 进行混合编程、支持标准的数据源、可以集成和替代 Hive、可以提供 JDBC、ODBC 服务器功能。

02

第三天：SparkSQL

Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！

01

CarbonData集群模式体验

之前专门写过一篇CarbonData的文章；由CarbonData想到了存储和计算的关系。可惜碍于时间问题到现在才开始真正的尝试。

02

Spark调优 | Spark SQL参数调优

Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spark-sql版本支持的参数。

06

mybatis异常invalid comparison: java.util.Date and java.lang.String

开发中改动mapper文件后需要重新编译发布, 由于工程比较大非常耗时, 所以为方便快速测试干脆写了一个小java工程. 工程中用到的dao, mapper和实体类都是从工程中拷出来的, 数据库也是同一个. 但是遇到一个比较奇怪的问题

03

Apache Hudi与Hive集成手册

Hudi源表对应一份HDFS数据，可以通过Spark，Flink 组件或者Hudi客户端将Hudi表的数据映射为Hive外部表，基于该外部表， Hive可以方便的进行实时视图，读优化视图以及增量视图的查询。

03

spark读取Hive

导入依赖导入关键的依赖包 compile("org.scala-lang:scala-library:$scalaVersion") compile("org.scala-lang:scala-reflect:$scalaVersion") compile("org.scala-lang:scala-compiler:$scalaVersion") compile("org.apache.spark:spark-sql_2.11:$sparkVersion") c

02

适合小白入门Spark的全面教程

1.实时分析在我们开始之前，让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。

03

Spark读取结构化数据

Spark可以从本地CSV，HDFS以及Hive读取结构化数据，直接解析为DataFrame，进行后续分析。

03

Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。 DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。

05

springBoot+mybatis报错Property ‘sqlSessionFactory’ or ‘sqlSessionTemplate’ are required

报错为:Invocation of init method failed; nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: Property ‘sqlSessionFactory’ or ‘sqlSessionTemplate’ are required

01

Note_Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率

04

Flink1.16 SQL Gateway 迁移Hive SQL任务实战

我们有数万个离线任务，主要还是默认的DataPhin调度CDP集群的Hive On Tez这种低成本任务，当然也有PySpark、打Jar包的Spark和打Jar包的Flink任务这种高成本的任务【Java和Scala都有】。毕竟SQL上手门槛极低，是个人都能写几下并且跑起来，还可以很容易看到run成功的数据长得像不像。其实HQL任务的性能并不会好到哪里去，主要是SQL Boy便宜，无脑堆人天就可以线性提升开发速度。DataPhin的底层基本可以确认就是beeline -f包了一层，而它本身作为二级队列，并不是真正意义上的网关。

02

mybatis(错误一) 项目启动时报“Result Maps collection already contains value forxxx”的解决方案

昨天用eclipse启动springmvc+mybatis的项目,报错了,信息如下:

02

spark1.4加载mysql数据创建Dataframe及join操作连接方法问题

最后无奈。。就用原来的方法创建软连接，加载数据，发现可以。。这我就不明白了。。。

02

Spark SQL重点知识总结

Spark SQL是spark套件中一个模板，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。

03

数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建

本文的开头，咱们正式给该系列取个名字了，就叫数据分析EPHS系列，EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。

02

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - SparkR (R on Spark) | ApacheCN

本文介绍了基于R语言的SparkR和基于Python的Spark-Python两个大数据平台的交互方式。主要内容包括：1.基于R语言的SparkR，支持R语言的所有统计函数和绘图功能；2.基于Python的Spark-Python，支持Python的多种数据处理和机器学习库；3.通过SparkR和Spark-Python交互，实现大数据的交互式分析。

05

Spark大数据集群日常开发过程遇到的异常及解决思路汇总

我曾经在Spark大数据开发过程当中，遇到过不少问题，这些问题及解决思路都有记录下来。有道是好记性不如烂笔头，当这些错误和解决思路被记录下来后，下次再遇到时，就能根据以前的坑很快做出回应，当然，若是他人也遇到相应的问题，同样可以提供帮助。

00

我是一个DataFrame，来自Spark星球

本文的开头，咱们正式给该系列取个名字了，就叫数据分析EPHS系列，EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。

02

Hive表迁移到Iceberg表实践教程

使用 Apache Iceberg 作为您的数据湖表格式可以实现更快的数据湖分析、时间旅行、分区演化、ACID 事务等。Apache Iceberg 是实现开放式 Lakehouse 架构的关键部分，因此您可以降低数据仓库的成本并避免供应商锁定。

05

Ubuntu 16.04下Hive 安装

Ubuntu 16.04，Hadoop版本是2.7.2 ，选择Hive版本为 hive-2.1.17

02

Spark之【SparkSQL编程】系列(No1)——《SparkSession与DataFrame》

上一篇博客已经为大家介绍完了SparkSQL的基本概念以及其提供的两个编程抽象：DataFrame和DataSet，本篇博客，博主要为大家介绍的是关于SparkSQL编程的内容。考虑到内容比较繁琐，故分成了一个系列博客。本篇作为该系列的第一篇博客,为大家介绍的是SparkSession与DataFrame。

02

SparkSQL快速入门系列（6）

上一篇《SparkCore快速入门系列（5）》，下面给大家更新一篇SparkSQL入门级的讲解。

02

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。

08

SparkSQL

Hive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。

05

基于 Spark 的数据分析实践

Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。

02

SparkSql学习笔记一

1.简介 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。为什么要学习Spark SQL？我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点 *容易整合 *统一的数据访问方式 *兼容Hive *标准的数据连接 3.基本概念 *DataFrame DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构，RDD) 就是一个表是SparkSql 对结构化数据的抽象 DataFrame表现形式就是RDD DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表，但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建， DataFrame多了数据的结构信息，即schema。 RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。 DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化 *Datasets Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口，是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点（强类型化，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造，然后使用函数转换（map， flatMap，filter等）去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame 方式一使用case class 定义表 val df = studentRDD.toDF 方式二使用SparkSession直接生成表 val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme) 方式三直接读取一个带格式的文件(json文件) spark.read.json("") 5.视图(虚表) 普通视图 df.createOrReplaceTempView("emp") 只对当前对话有作用全局视图 df.createGlobalTempView("empG") 在全局(不同会话)有效前缀:global_temp 6.操作表：两种语言:SQL,DSL spark.sql("select * from t ").show df.select("name").show

03

在python中使用pyspark读写Hive数据操作

pyspark读取hive数据非常简单，因为它有专门的接口来读取，完全不需要像hbase那样，需要做很多配置，pyspark提供的操作hive的接口，使得程序可以直接使用SQL语句从hive里面查询需要的数据，代码如下：

02

0756-7.0.3-HiveServer2无法启动异常分析

在安装CDH7.0.3的过程中，如果和以前的版本一样安装HiveServer2角色，会遇到以下问题，导致HiveServer2启动失败

02

SparkSql读取hive表tblproperties异常

从报错来看，该hive表的tblproperites有问题，tblproperites中的json字段无法正常解析，导致SparkSql读取该表出错。Hive和Impala在读取表的时候不会去解析tblproperites，因此正常。

01

「大数据系列」:Apache Hive 分布式数据仓库项目介绍

Apache Hive™数据仓库软件有助于读取，编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集并使用SQL语法进行查询

02

mapper.xml作用_mapper foreach

最后找到报错的 mapper.xml 文件搜索BaseResultMap 这个关键字，果然出现了两次 BaseResultMap。这个问题的产生原因是：使用 mybatis 逆向工程多次生成 mapper 时，未将之前生成的 mapper.xml 删除，导致其在原有的xml里面追加内容。最终导致 BaseResultMap 重复。删除已生成的 mapper.xml 文件，重新生成即可。

01

大数据技术Spark学习

Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做 DataFrame，并且作为分布式 SQL 查询引擎的作用。我们已经学习了 Hive，它是将 Hive SQL 转换成 MapReduce 然后提交到集群上执行，大大简化了编写 MapReduce 的程序的复杂性，由于 MapReduce 这种计算模型执行效率比较慢。所以 Spark SQL 的应运而生，它是将 Spark SQL 转换成 RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！

06

❤️Spark的关键技术回顾，持续更新！【推荐收藏加关注】❤️

集群环境：CDH版本是5.14.0这个版本但由于spark对应的5.14.0的CDH版本的软件默认的版本是1.6.0同时阉割了SarkSQL，需要重新编译原因：因为Cloudera公司认为有了impala就不需要再使用sparkSQL的功能了，同时也是为了推广impala，所以直接阉割掉了sparkSQL的模块。解决：使用Apache的版本的spark来进行重新编译

02

【Spark手机流量日志处理】使用SparkSQL按月统计流量使用量最多的用户

其中，spark-sql_2.12是Spark SQL的核心依赖，spark-core_2.12是Spark的核心依赖。注意，版本号可以根据实际情况进行调整。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭