window系统下，Hive连接hadoop然后guaven版本发生冲突一般报错是怎样的

在Windows系统下，Hive连接Hadoop时，如果Guava版本发生冲突，可能会出现以下报错信息：

java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;Ljava/lang/Object;)V

或者

java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.collect.Sets.newConcurrentHashSet()Ljava/util/concurrent/ConcurrentHashSet;

这些错误信息意味着在运行时找不到Guava库中的某些方法或类，因为它们的版本与Hadoop不兼容。这通常是由于Hadoop需要使用特定版本的Guava库，而您的项目中使用了不同版本的Guava库引起的。

如果您在连接Hadoop时看到这些错误信息，请尝试使用我之前提到的解决方案来解决此问题。

相关问题

Hive连接hadoop,guaven版本发生冲突，如何报错

如果在连接Hadoop时出现Guava版本冲突的错误，可以尝试以下解决方案：

1. 升级Hadoop版本

尝试升级Hadoop版本，以便与当前使用的Guava版本兼容。您可以查看Hadoop文档，了解哪个Guava版本与您的Hadoop版本兼容。

2. 降低Guava版本

尝试降低Guava版本，以便与当前使用的Hadoop版本兼容。您可以查看Hadoop文档，了解哪个Guava版本与您的Hadoop版本兼容。

3. 排除冲突的Guava依赖

如果您的项目中有多个依赖，其中有一个依赖使用了与Hadoop不兼容的Guava版本，您可以尝试排除这个依赖的Guava版本，以便使用Hadoop所需的Guava版本。可以通过Maven或Gradle等构建工具进行排除。

例如，使用Maven排除冲突的Guava依赖：

<dependency>
    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>example-project</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

4. 使用shade插件

使用Maven的shade插件可以将所有依赖打包到一个JAR中，并将所有冲突的依赖进行重命名，避免版本冲突。可以在Maven的pom.xml文件中配置shade插件。

<plugins>
  <plugin>
    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
    <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
    <version>3.2.0</version>
    <configuration>
      <createDependencyReducedPom>true</createDependencyReducedPom>
    </configuration>
    <executions>
      <execution>
        <phase>package</phase>
        <goals>
          <goal>shade</goal>
        </goals>
        <configuration>
          <artifactSet>
            <excludes>
              <exclude>com.google.guava:*</exclude>
            </excludes>
          </artifactSet>
        </configuration>
      </execution>
    </executions>
  </plugin>
</plugins>

以上是一些可能的解决方案，具体的解决方法需要根据具体情况进行调整。如果您仍然无法解决问题，请提供更多的错误信息和相关的配置信息，以便更好地帮助您解决问题。

本地spark连接服务器hive测试hadoop_home and hadoop.home.dir are unset 报错处理

### 回答1：
这个错误提示是因为本地的Spark连接服务器的Hive时，没有设置Hadoop的环境变量HADOOP_HOME和HADOOP_HOME_DIR。需要在本地设置这两个环境变量，指向Hadoop的安装目录。具体的处理方法可以参考以下步骤：

1. 打开本地的环境变量设置界面，可以在“控制面板”-“系统和安全”-“系统”-“高级系统设置”-“环境变量”中找到。

2. 在系统变量中添加HADOOP_HOME和HADOOP_HOME_DIR两个变量，变量值分别为Hadoop的安装目录。

3. 重新启动Spark连接服务器的Hive，应该就可以正常连接了。

希望这个回答能够帮到你。

### 回答2：
在本地使用Spark连接服务器上的Hive进行测试时，如果出现"hadoop_home"和"hadoop.home.dir"未设置的报错，可以按照以下步骤进行处理：

1. 首先，确认本地环境中是否已经配置了Hadoop的安装路径。在系统的环境变量中，设置"HADOOP_HOME"和"hadoop.home.dir"两个变量，分别指向Hadoop的安装目录。

2. 检查服务器上的Hive配置文件。在服务器上的Hive配置文件中，通常会设置"hadoop.home.dir"变量。确认该变量是否已正确设置，如果未设置或设置错误，需要进行修正。

3. 如果以上两个步骤都已经按照要求进行了设置，但问题仍然存在，可以尝试修改本地Spark的配置文件。

4. 找到本地Spark的配置文件（通常为spark-defaults.conf），添加以下配置信息：
spark.hadoop.hadoop_home=<服务器上Hadoop的安装路径>
spark.hadoop.hadoop.home.dir=<服务器上Hadoop的安装路径>

将上述两个配置项中的"<服务器上Hadoop的安装路径>"替换为服务器上Hadoop实际安装的路径。

5. 若服务器和本地操作系统不同，需要确保本地操作系统的安装路径与服务器上的Hadoop安装路径一致。

6. 保存并重新启动本地Spark，然后尝试连接服务器上的Hive进行测试，查看问题是否得到解决。

通过上述步骤，就可以处理本地Spark连接服务器Hive时出现的"hadoop_home"和"hadoop.home.dir"未设置的报错。

### 回答3：
当本地Spark连接到服务器上的Hive进行测试时，可能会遇到"hadoop_home"和"hadoop.home.dir"未设置的报错。这是因为Spark需要正确地配置与Hadoop的连接。以下是解决此问题的步骤：

1. 确保服务器上已经正确安装并配置了Hadoop。在服务器上设置hadoop_home和hadoop.home.dir变量，确保路径正确指向Hadoop的安装位置。

2. 在本地Spark环境中，通过配置文件设置"hadoop_home"和"hadoop.home.dir"变量，使其与服务器上的设置一致。

3. 在Spark的conf目录下，找到spark-env.sh文件。如果找不到，可以复制spark-env.sh.template文件并将其重命名为spark-env.sh。

4. 编辑spark-env.sh文件，在其中添加以下内容，设置"hadoop_home"和"hadoop.home.dir"变量的值：

export hadoop_home=<服务器上的Hadoop安装路径>
export hadoop.home.dir=<服务器上的Hadoop安装路径>

请确保将"<服务器上的Hadoop安装路径>"替换为准确的Hadoop安装路径。

5. 保存并关闭spark-env.sh文件。

6. 重新启动本地Spark环境，并连接到服务器上的Hive。

通过以上步骤，你应该能够解决报错问题。记住，在设置"hadoop_home"和"hadoop.home.dir"变量时，确保路径正确指向服务器上的Hadoop安装位置。