spark-sql, hive sql 代码审查工具有哪些

对于 Spark SQL 和 Hive SQL 代码审查，以下是一些常用的审查工具：

1. Apache Zeppelin：开源的数据分析和可视化平台，支持多种语言和数据源，可用于交互式的 SQL 编写和代码审查。

2. SQLFlow：基于 TensorFlow 的机器学习平台，支持 SQL 编写和模型训练，可用于 SQL 代码审查和性能优化。

3. SQLScan：阿里巴巴开源的 SQL 代码审查工具，支持 Spark SQL 和 Hive SQL，可检测 SQL 注入、敏感信息泄露等安全问题。

4. Apache Hive Query Profiler：Apache Hive 自带的性能分析工具，可用于 Hive SQL 查询的性能分析和优化。

5. Lintol：开源的数据质量和合规性审查平台，支持多种数据源和规则定义，可用于 SQL 代码审查和数据质量检测。

这些工具可以帮助开发人员和数据管理人员对 Spark SQL 和 Hive SQL 代码进行审查和优化，提高代码质量和性能。

相关问题

spark-sql集成hive写数据出现权限不足

当使用Spark-SQL集成Hive写数据时，可能会出现权限不足的问题。这通常是由于以下原因导致的：

1. Hive表权限不足：检查是否对目标表有足够的写入权限。可以通过查看表的权限设置来确认。可以尝试使用Hive命令行界面或Hive Metastore客户端进行权限设置。

2. HDFS文件系统权限不足：Hive表的底层存储通常是在HDFS上，因此确保对HDFS目标位置具有写入权限。可以使用Hadoop命令行界面或HDFS客户端来设置目标位置的权限。

3. Spark-SQL用户权限不足：确保Spark-SQL的用户具有足够的权限来写入Hive表。通常，Spark应用程序运行时使用的用户是Unix用户或YARN用户。检查该用户是否有Hive表和HDFS目标目录的写入权限。

解决这个问题的方法如下：

1. 授予Hive表写入权限：可以使用Hive命令`GRANT`或Hive Metastore客户端来为目标表授予写入权限。

2. 授予HDFS目标目录写入权限：可以使用Hadoop命令或HDFS客户端设置目标目录的权限，确保Spark-SQL用户具有写入权限。

3. 检查Spark-SQL用户的权限：确认Spark-SQL用户是否具有足够的权限来写入Hive表。如果不够，可以修改Unix或YARN用户的权限或联系系统管理员。

总结起来，解决Spark-SQL集成Hive写数据权限不足的问题，需要确保Hive表、HDFS目标目录和Spark-SQL用户均具有写入权限。

spark-sql操作hive报错及解决

### 回答1：
问题描述：

在使用Spark SQL操作Hive时，出现了报错，如下所示：

Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Utilities.clearWorkMap()V
	at org.apache.spark.sql.hive.client.ClientWrapper.<init>(ClientWrapper.scala:204)
	at org.apache.spark.sql.hive.client.IsolatedClientLoader.createClient(IsolatedClientLoader.scala:271)
	at org.apache.spark.sql.hive.HiveUtils$.newClientForMetadata(HiveUtils.scala:362)
	at org.apache.spark.sql.hive.HiveUtils$.newClientForMetadata(HiveUtils.scala:266)
	at org.apache.spark.sql.hive.HiveSharedState.metadataHive$lzycompute(HiveSharedState.scala:39)
	at org.apache.spark.sql.hive.HiveSharedState.metadataHive(HiveSharedState.scala:38)
	at org.apache.spark.sql.hive.HiveSharedState.externalCatalog$lzycompute(HiveSharedState.scala:46)
	at org.apache.spark.sql.hive.HiveSharedState.externalCatalog(HiveSharedState.scala:45)
	at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState.catalog$lzycompute(HiveSessionState.scala:50)
	at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState.catalog(HiveSessionState.scala:48)
	at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState$$anon$1.<init>(HiveSessionState.scala:63)
	at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState.analyzer$lzycompute(HiveSessionState.scala:63)
	at org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState.analyzer(HiveSessionState.scala:62)
	at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.assertAnalyzed(QueryExecution.scala:49)
	at org.apache.spark.sql.Dataset$.ofRows(Dataset.scala:64)
	at org.apache.spark.sql.SparkSession.sql(SparkSession.scala:582)

解决方法：

该问题是由于Hive版本与Spark版本不兼容导致的。解决方法如下：

1. 确认Hive版本与Spark版本是否兼容，可以在Spark官网查看版本兼容性。

2. 如果版本不兼容，可以升级或降级Hive版本，或者升级或降级Spark版本。

3. 如果版本兼容，可以尝试重新启动Spark和Hive服务，或者重新编译Spark和Hive。

4. 如果以上方法都无法解决问题，可以尝试使用其他的SQL操作Hive的工具，如Beeline等。

总之，要保证Spark和Hive版本兼容，并且正确配置Spark和Hive的环境，才能避免出现该问题。

### 回答2：
在使用Spark-SQL操作Hive时，常常会遇到一些错误。其中一些常见的错误可能包括：

1. ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException

这个错误通常表示你的 Spark 集群无法找到 Hive 函数库。可能的解决方案是确认你是否正确安装 Hive 或者使用了正确配置的 Spark 路径：

- 如果你没有安装 Hive，你需要从 Hive
下载页面下载Hive 安装。成功安装后，需要将 $HIVE_HOME/lib/hive-exec.jar 添加到 Spark 的 classpath 中（例如通过 spark.driver.extraClassPath 和 spark.executor.extraClassPath 参数来添加）。
- 如果你安装了 Hive，但是仍然出现此错误，你需要检查你的 Spark 是否在使用正确的类路径。可能需要设置 PATH 或者 SPARK_DIST_CLASSPATH 等环境变量。

2. org.apache.spark.SparkException: Exception thrown in awaitResult

如果出现这个错误，通常说明 Spark-SQL 查询需要更多的内存或者计算能力。可能需要调整 Spark-SQL 相关的配置：

- 设置 Spark 的执行器内存和执行器核心（例如通过 spark.executor.memory 和 spark.executor.cores 这两个参数），以确保足够的计算资源；
- 增加 Spark-SQL 相关的内存限制（例如通过设置 spark.sql.shuffle.partitions、spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold、spark.driver.memory 等参数）；
- 减小查询数据量等其他引起内存不足的原因。

3. Command failed: java.io.IOException: Cannot run program "hadoop"

如果出现这个错误，可能是由于缺少 Hadoop CLI 或者 Hadoop 开发包（Hadoop SDK）。

- 确认你已经安装了 Hadoop CLI 和 Hadoop SDK
- 确认 Spark 的 Hadoop 配置和你的集群匹配。具体来说，你需要确保环境变量 HADOOP_HOME 或者 HADOOP_CONF_DIR 指向正确的路径，或者在 Spark 集群初始化时正确设置好 Hadoop 配置。

总之，遇到 Spark-SQL 操作 Hive 中的错误时，首先需要明确错误的原因，然后根据具体情况采用相应的解决方案。常见的解决方案包括：

- 确认 Hive 安装及环境变量设置是否正确；
- 调整 Spark-SQL 相关参数以适应查询需求；
- 确保 Hadoop CLI 及 Hadoop SDK 是否已正确安装。

### 回答3：
在使用Spark-SQL操作Hive时，可能会遇到一些常见的报错，以下是其中一些问题和可能的解决方案。

1. hive文件丢失或权限不足

有时候，您在使用Spark-SQL操作Hive时，可能会遇到hive文件丢失或无法访问的权限问题。这可能是由于文件系统权限或文件本身的原因导致的。为了解决这个问题，您应该确保获取足够的权限来访问hive文件，并且检查您的文件系统是否正确。

2. classnotfoundexception:HiveCli

当您使用Spark-SQL操作Hive时，您可能会遇到一个类找不到的错误-"classnotfoundexception:HiveCli"。 这是因为hive-jdbc驱动程序文件缺失或未正确设置驱动程序路径所导致的。Solution是安装hive-jdbc驱动程序，并将其正确设置为Spark应用程序的驱动程序路径。

3. NoClassDefFoundError: org/apache/hive/service/cli/thrift/ThriftCLIService

这个错误的原因是由于您的Spark版本与Hive版本不适配，具体来说是Spark版本过高，导致Hive使用的jar包不兼容。解决方法是降低Spark版本或使用Spark程序库的API时使用其兼容的Hive版本。

4. MetaException(message: NoSuchObjectException：database not found)

如果您正在尝试使用Spark-SQL查询Hive数据库，并且收到此错误消息，则表示您正在尝试访问不存在的数据库。 解决方法是创建一个名为该数据库的数据库或检查查询中是否存在语法错误。

5. Spark-SQL执行查询失败

Spark-SQL执行查询失败往往是由于应用程序逻辑或数据源的不足所致。解决方法包括检查您的查询语句是否正确设置，处理空值和异常情况，以及监视应用程序和集群资源以提高性能。

为了避免上述报错，您应该确保在使用Spark-SQL操作Hive之前做好准备工作，包括检查应用程序和数据源的兼容性，设置正确的驱动程序路径，并提供足够的资源来处理您的查询。