failed: execution error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.ddltask. metaexception(me

### 回答1：
taexception)：无法创建数据库，因为已经存在同名的数据库。

这个错误是由于在创建数据库时，已经存在同名的数据库导致的。需要先删除同名的数据库，然后再重新创建。可以使用以下命令删除数据库：

DROP DATABASE IF EXISTS database_name;

其中，database_name是要删除的数据库名称。删除后，再使用CREATE DATABASE命令重新创建数据库即可。

### 回答2：
这是一个Hive的错误信息，它表明在执行一个DDL任务时出现了执行错误。具体返回代码1则表示出现了元数据异常。

要深入了解这个错误，我们需要了解一下Hive的概念与工作方式。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它是用来查询和分析存储在Hadoop集群上的数据的。与其他SQL语言相比，Hive支持SQL-Like语言，但是它更侧重于大数据处理和分析，因此它可以通过存储在Hadoop集群中的大数据来提供更好的性能。这些数据可以来自各种不同的数据源，包括HDFS、HBase和云存储等。

在Hive中，DDL（数据定义语言）任务用于创建或修改Hive表格和分区。这些任务通过访问Hive元数据来管理表格和分区。如果出现元数据异常，则意味着Hive无法正常访问所需的元数据，并且DDL任务会因此失败并返回代码1。

元数据异常通常由以下几个原因导致：

1. 元数据文件损坏：Hive的元数据文件是存储在本地磁盘上的，如果这些文件损坏或丢失，将导致Hive无法访问所需的元数据。

2. Hadoop和Hive版本不匹配：Hadoop和Hive是紧密耦合的，因此它们的版本必须匹配，否则可能会导致元数据异常。

3. 数据库未正确配置：如果数据库未正确配置，则Hive无法从中读取元数据，这可能会导致元数据异常。

为了解决这个问题，我们可以采取以下几个步骤：

1. 检查Hive元数据文件是否损坏或丢失。如果是，则需要进行数据恢复或重新生成元数据文件。

2. 检查Hadoop和Hive的版本是否匹配。如果不匹配，则需要升级Hadoop或降级Hive以解决版本不匹配的问题。

3. 确保数据库已正确配置。检查数据库配置文件以确保它们包含正确的配置。

总之，要解决DDL任务失败的元数据异常，我们需要仔细检查引起问题的各种原因，并采取相应的措施来解决问题。这将确保Hive能够正常访问所需的元数据，并且DDL任务不再出现异常。

### 回答3：
ta version specified is not supported by this hive version)

这个错误通常出现在使用Hive时，发生了元数据版本不匹配的问题。可以通过以下几种方法来解决这个问题：

1.检查Hive版本和元数据版本是否匹配
元数据存储在持久性存储中（如MySQL或Derby），所以它们的版本必须与Hive版本匹配。如果版本不匹配，就会出现这个错误。可以通过运行以下命令来检查版本：

hive --version
如果Hive版本和元数据版本不匹配，则需要更新Hive或元数据。

2.检查元数据存储是否可用
元数据存储必须处于运行状态才能使用。检查元数据存储是否可用，如果没有，则需要启动它。

3.检查元数据的正确性
如果元数据存储没有正确地配置，也会出现这个错误。检查元数据存储的配置以及数据的正确性。

4.删除无效的元数据
无效的元数据可能会导致元数据版本不匹配的问题。可以使用以下命令删除元数据：

hive --service metastore
drop table [table_name];
重新启动Hive并重新加载元数据。

总之，元数据版本不匹配错误是一个常见的问题，但它可以通过一些简单的步骤来解决。需要检查Hive和元数据版本是否匹配，检查元数据存储是否可用，检查元数据的正确性以及删除无效的元数据。如果这些步骤没有解决问题，则需要进一步调查以确定原因并解决问题。