pyspark读取hive报权限不足

您好，如果在使用 PySpark 读取 Hive 时出现权限不足的问题，可能是因为您的用户没有足够的权限来访问 Hive 数据库。您可以尝试以下解决方法：

1. 确认您的用户在 Hive 中有足够的权限。您可以联系管理员或者使用 Hive 命令行工具来确认。

2. 在 PySpark 中指定正确的 Hive 元数据存储位置。您可以在 PySpark 中使用以下代码来指定 Hive 元数据存储位置：

spark = SparkSession.builder.appName("myApp") \
.config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") \
.enableHiveSupport() \
.getOrCreate()

其中，/user/hive/warehouse 是您的 Hive 元数据存储位置。

3. 确认您的 PySpark 版本和 Hive 版本兼容。如果版本不兼容，可能会导致权限不足的问题。

希望以上解决方法能够帮助您解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多的信息，我们将尽力帮助您解决问题。

相关问题

python pyspark to hive

在Python中使用PySpark操作Hive数据库可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经安装了PySpark和Hive，并且它们的环境变量已经正确配置。

2. 导入必要的模块和类：

from pyspark.sql import SparkSession

3. 创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Python Spark Hive Example") \
    .config("spark.sql.catalogImplementation", "hive") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

4. 使用SparkSession对象读取Hive表数据：

df = spark.sql("SELECT * FROM your_hive_table")

5. 对数据进行操作或分析：

df.show()

6. 使用SparkSession对象将数据写入Hive表：

df.write.saveAsTable("your_hive_table")

请注意，上述代码中的"your_hive_table"应替换为你要读取或写入的实际Hive表的名称。

pyspark 连接hive

要使用pyspark连接hive，首先需要确保你已经安装了Spark和Hive，并且已经配置好了相关的环境。在安装好的环境中，你可以按照以下步骤进行pyspark连接hive的操作：

1. 确定pyspark的安装路径，通常情况下，pyspark应在anaconda目录下。你可以通过以下命令来查看具体使用的pyspark目录：

su - jupyter1
ps xf

2. 检查pyspark目录下是否存在jars和conf目录，如果不存在，可以手动创建这两个目录。

3. 将hive-site.xml文件放入conf文件夹下，并将spark目录中的mysql-connector-java-5.1.47.jar文件放入jars文件夹下。这些文件是用于配置连接hive所需的必要文件。

4. 在Jupyter hub中，重启自己的服务，以使配置生效。

5. 重启完成后，你可以通过以下代码进行测试连接是否成功：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession实例
spark = SparkSession.builder.appName("Python Spark SQL Hive integration example").enableHiveSupport().getOrCreate()
# 连接hive，并显示default目录下的表
spark.sql("show tables").show()

通过以上步骤，你可以使用pyspark成功连接到hive，并对hive中的数据进行操作。请注意，以上代码中的地址和端口号需要根据你的实际配置进行相应的修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>