在执行hive命令时,无法写入/tmp/ys/stderr文件,可能是由于/tmp目录没有写权限导致的。您可以尝试更改/tmp目录的权限
时间: 2023-12-03 13:02:57 浏览: 18
是的,您可以尝试更改/tmp目录的权限来解决这个问题。以下是一些更改/tmp目录权限的方法:
1. 使用chmod命令更改/tmp目录的权限:
在终端中输入以下命令,将/tmp目录权限更改为777(读、写、执行权限):
```
sudo chmod 777 /tmp
```
2. 修改/tmp目录的所有者和组:
在终端中输入以下命令,将/tmp目录的所有者和组更改为您的用户名和组:
```
sudo chown -R yourusername:yourgroup /tmp
```
注意:以上命令中的“yourusername”和“yourgroup”应替换为您自己的用户名和组。执行以上命令后,再次尝试运行hive命令,应该就可以成功写入/tmp/ys/stderr文件了。
相关问题
spark-local 模式 提示 /tmp/hive hdfs 权限不够的问题
这个问题通常是因为在运行 Spark 任务时,没有足够的权限访问 HDFS 的根目录 /tmp/hive。可以尝试以下几个解决方法:
1. 修改 HDFS 的权限:在 HDFS 中使用 `hadoop fs -chmod` 命令修改 `/tmp/hive` 目录的权限,确保 Spark 用户具有读写权限。
2. 指定 Spark 使用的 HDFS 用户:在启动 Spark 应用程序时,可以通过设置 `HADOOP_USER_NAME` 环境变量来指定 Spark 使用的 HDFS 用户。例如,可以设置 `export HADOOP_USER_NAME=hdfs`,这样 Spark 就会使用 HDFS 的 hdfs 用户来访问数据。
3. 修改 Spark 的运行用户:如果您使用的是 Linux 系统,可以通过修改 Spark 运行的用户来解决这个问题。例如,您可以使用 `sudo -u <username>` 命令以特定用户身份启动 Spark,确保该用户具有访问 `/tmp/hive` 目录的权限。
希望这些解决方法能够帮助到您!
add jar hdfs:///tmp/hiveudf/udf-1.0-20230307.jar; 什么意思
这是在 Hive 中添加一个用户自定义函数(UDF)的 JAR 文件的命令。该命令指定了 JAR 文件所在的 HDFS 路径,并将其加载到 Hive 中,以便在 Hive 查询中使用该自定义函数。其中,“hdfs:///tmp/hiveudf/udf-1.0-20230307.jar”是 JAR 文件在 HDFS 中的路径。