用spark操作hive实现动态传参，出现org.apache.spark.sql.hive.hivesessionstate错误解决方式

这个问题的意思是如何处理 org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState 错误，以实现动态传参和 Spark 对 Hive 的操作。可能需要升级 Spark 和 Hive 的版本或者正确设置 Spark 和 Hive 的环境变量、配置等。也需要仔细检查代码的语法和逻辑是否正确。

相关问题

spark sql连接hive失败 org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.sessionhivemetastoreclient

### 回答1：
这个错误提示是因为Spark SQL连接Hive时，无法连接到Hive元数据存储的客户端。可能是由于Hive元数据存储服务未启动或者配置不正确导致的。需要检查Hive元数据存储服务的状态和配置是否正确，以确保Spark SQL能够成功连接到Hive。

### 回答2：
当我们在使用Spark SQL时，连接Hive失败，报出“org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient”异常信息时，可能存在以下几个原因：

1. 数据库配置问题：在连接Hive时，数据库的一些配置比如URL地址、用户名、密码等出现了问题，需要检查一下配置文件是否正确，以及是否存在权限问题。

2. 版本差异：Hive有好几个版本，在使用过程中必须要确保Spark SQL和Hive版本的兼容性，如果不兼容就会导致连接失败。

3. 依赖缺失：Hive和Spark SQL是两个不同的开源项目，在使用过程中必须要注意相关的依赖关系是否齐全，缺失某一个依赖可能会导致连接失败。

4. 网络问题：网络问题也可能导致连接失败，比如网络延迟、网络不稳定等，可以尝试重启网络或者更换一个网络环境试试看。

5. 错误的操作系统权限：如果当前用户没有足够的权限去访问Hive相关的文件和目录，就会导致连接失败，需要检查当前用户是否有相关的权限。

以上就是一些可能导致Spark SQL连接Hive失败的原因，需要根据具体情况一一排查，以确保连接成功并顺利使用。

### 回答3：
当我们运行 Spark SQL 连接 Hive 时，可能会遇到连接失败的问题，其中常见的错误提示信息是 "org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.sessionhivemetastoreclient"。此错误的原因可能是以下几个方面：

1. Hive Metastore 未启动：Hive Metastore 是 Hive 的一个组件，它负责维护 Hive 表的元数据信息。如果 Hive Metastore 未启动，则无法建立连接。可以通过检查 Hive Metastore 的日志文件来确认它是否已启动。

2. Metastore 配置错误：如果 Hive Metastore 的配置有误，例如配置文件中的数据库连接字符串或用户名密码不正确，则连接会失败。可以检查 Hive Metastore 的配置文件和 Spark SQL 的配置是否相同。

3. Hive 版本不兼容：不同版本的 Hive 使用的 Metastore 库可能不兼容。在使用 Spark SQL 连接 Hive 时需要注意所使用的 Hive 版本与 Metastore 库的兼容性。

4. 权限不足：如果连接 Hive 的用户没有足够的权限，则连接也会失败。可以检查所使用的用户是否拥有足够的权限，例如对 Hive Metastore 的读写权限等。

针对以上几个可能的原因，我们需要对问题逐个排查，从而找到连接失败的原因并解决它。在实际操作中，可以通过查看 Spark SQL 的日志文件来获取更详细的错误信息，以便更快地找到问题。

报错org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionStateBuilder'的原因

报错"org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionStateBuilder"通常是由于缺少Hive相关的jar包或者配置不正确造成的。解决方法如下：

1. 确认项目中是否添加了Hive的相关依赖，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
    <version>2.4.5</version>
</dependency>

2. 确认Spark的配置中是否正确设置了Hive相关的参数，可以在SparkConf中添加以下参数：

SparkConf conf = new SparkConf()
    .setAppName("example")
    .setMaster("local")
    .set("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
    .set("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083");

其中，`spark.sql.warehouse.dir`是指定Hive元数据的存储路径，`hive.metastore.uris`是指定Hive元数据服务的地址。

3. 如果以上两种方法都无法解决问题，可以尝试重新编译Spark，确保编译选项中包含了Hive相关的选项。

希望以上方法能够解决你的问题！