Spark运行CDH6.3.2碰到的由于hive驱动引起的问题解决方法

一、概述

  spark使用hive中有比较多的坑，尤其是版本问题引起的jar包冲突，比较好的方式是使用与CDH匹配的hive和hadoop版本，这样可以减少很多的jar冲突问题，但是在IDEA调试过程中还是难免会碰到jar包冲突问题。

二、CDH6.3.2中碰到问题解决方法

1、java.lang.NoSuchFieldError: HIVE_STATS_JDBC_TIMEOUT

  这个问题，基本发生在远程启动spark客户端，并且访问spark集群，然后再连接hive造成的。因为，无论升级到spark的什么版本，用hive的什么版本，在集群环境下直接启动spark-sql或者spark-shell访问hive都不会发生这个问题。只有在用代码集成hive-jdbc，spark-core，spark-sql，spark-hive等依赖的时候，就会报出这么一个问题。

导致这个问题的原因如下：用代码启动spark，并且连接spark standalone 或者yarn模式spark-client方式的时候，本地机器会成为driver，diver负责向hive通信。代码在通信的过程中，需要依赖hive相关的jar包。在连接hive之前，spark会进行一下连接相关参数的检查，检查的参数来自于hive的jar包，其中就有这么一个：HIVE_STATS_JDBC_TIMEOUT。然而，spark集群下面依赖的hive的jar包还是1.2.1版本的，所以集群模式连接hive没有问题。然后hive升级到了2之后的版本，hive去掉了这个参数（大家可以现在去spark的github上面看看最新的代码，里面已经做了相关修改，但是命名还是：hardcode。），然后spark-sql里面的代码依然是要调用hive的这个参数的，然后就报错了。

这个问题在jira上说加上 spark.sql.hive.metastore.jars  spark.sql.hive.metastore.version这两个参数（当然这两个参数还是要加的），然后这两个参数并不能解决这个问题，因为在用到这两个jar包之前，spark就已经对连接hive参数进行了检测。

所以最终解决办法是：在spark 2.4.4的代码中，删除掉HIVE_STATS_JDBC_TIMEOUT以及另外一个参数，然后重新编译spark-hive的jar包。再 将此jar包替换现有的spark-hive的jar包。

  如果你不想重新编译spark源码包，可以现在本地使用较低版本的hive和hadoop驱动包，调试成功后将spark-hive_2.11的pom中依赖删除，直接使用集群中的jars中的包即可。

2、Unrecognized Hadoop major version number: 3.0.0

  这是因为CDH6.3.2版本与你pom中设置hadoop版本不一致，换成3.0.0-cdh6.3.2版本就可以了。