原创/朱季谦
我曾经在Spark大数据开发过程当中，遇到过不少问题，这些问题及解决思路都有记录下来。有道是好记性不如烂笔头，当这些错误和解决思路被记录下来后，下次再遇到时，就能根据以前的坑很快做出回应，当然，若是他人也遇到相应的问题，同样可以提供帮助。
这一份记录，会一直持续更新下去。
一、出现java.lang.IllegalAccessError: tried to access method com.google.common.base.Stopwatch.<init>()V from class org.apache.hadoop.hbase.zookeeper.MetaTableLocator
在新项目上创建以下Scala代码去连接Hbase集群，用来判断Hbase是否存在某张表。
代码语言：javascript复制//离线Hbase
val conf: Configuration = HBaseConfiguration.create()
conf.set("hbase.zookeeper.quorum","192.168.1.200")
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort","2181")
// 创建HBase连接
val connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)
val hbaseAdmin = connection.getAdmin
val tables = Set("SYSTEM_LOG")
val synTable = TableName.valueOf(tableName)
val tableExist = hbaseAdmin.tableExists(synTable)在测试运行时，出现了以下异常：
Exception in thread "main" org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: java.lang.IllegalAccessError: tried to access method com.google.common.base.Stopwatch.()V from class org.apache.hadoop.hbase.zookeeper.MetaTableLocator
检查发现是因为maven里引入的hbase-client、spark-core等众多依赖包里都含有com.google.guava包，这就会出现各个guava包冲突问题，进而导致出现 tried to access method com.google.common.base.Stopwatch.异常问题。
我们可以通过maven的maven-help插件来检查com.google.guava包冲突问题，maven-help插件的引入与使用，我在另一篇博客里有介绍过——Maven Helper插件——实现一键Maven依赖冲突问题
在maven里切换至【Dependency Analyzer】栏，在搜索框输入冲突包guava，即会出现，guava都被哪些包依赖了，当多个组件包都依赖了同一个包但又不同版本时，很容易久出现各种冲突。红色部分就是表示有冲突的依赖包版本——
选中对应想去除的包，右击点击Exclude即可一键exclusion。
最后，单独引入一个com.google.guava包，我的hbase是1.x版本的，引入guava-15版本的可以解决。
代码语言：javascript复制<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>15.0</version>
</dependency>二、出现org.apache.hadoop.hbase.NamespaceNotFoundException: SYSTEM
在创建带有命名空间的表时，例如创建表名为SYSTEM:SYSTEM_LOG时出现以下异常—— Caused by: org.apache.hadoop.hbase.ipc.RemoteWithExtrasException(org.apache.hadoop.hbase.NamespaceNotFoundException): org.apache.hadoop.hbase.NamespaceNotFoundException: SYSTEM at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.ensureNamespaceExists(HMaster.java:2090) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.createTable(HMaster.java:1270) at org.apache.hadoop.hbase.master.MasterRpcServices.createTable(MasterRpcServices.java:399) at org.apache.hadoop.hbase.protobuf.generated.MasterProtos$MasterService$2.callBlockingMethod(MasterProtos.java:42436) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:2033) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunner.run(CallRunner.java:107) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor.consumerLoop(RpcExecutor.java:130) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$1.run(RpcExecutor.java:107) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
此时Hbase里并没有事先创建该SYSTEM命名空间，因此需要先创建一个，直接登陆Hbase服务器，通过hbase shell执行以下指令：
代码语言：javascript复制create_namespace 'SYSTEM'执行成功后，如下图所示：
这时，再重新运行下代码，这时就没有报错了，然后通过hbase shell的list查看指令，发现已经正常创建带有命名空间的表了SYSTEM:SYSTEM_LOG 。
三、在spark的bin目录里，运行spark-shell出现异常Failed to initialize Spark session.
java.io.FileNotFoundException: File does not exist: hdfs://hadoop1:9000/spark-logs
在Spark的bin目录里，运行其自带的脚本spark-shell时，突然出现的错误，异常信息如下：
main ERROR org.apache.spark.repl.Main - Failed to initialize Spark session. java.io.FileNotFoundException: File does not exist: hdfs://hadoop1:9000/spark-logs at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$22.doCall(DistributedFileSystem.java:1309) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$22.doCall(DistributedFileSystem.java:1301) at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81)
出现这个问题的原因，是因为hdfs没有spark-logs目录。
因此，我尝试在hadoop主机器上运行指令hdfs dfs -mkdir /spark-logs指令后，可生成了一个目录/spark-logs，这时再执行spark-shell，就能正常进入scala命令行界面了——
四、本地scala远程spark查询hive库只显示defalt库的问题
最开始，我的代码本地Scala远程连接Spark查询hive库的代码是这样写的：
代码语言：javascript复制 val spark = SparkSession
.builder()
.master("spark://192.168.1.99:7077")
.appName("YourAppName")
.enableHiveSupport() // 启用对Hive的支持
.getOrCreate()
spark.sql("show databases").show()这块代码执行下来，都只能查到hive的default库，其他库都找不到。
需要在代码里增加一行 .config("hive.metastore.uris","thrift://hadoop1:9083")就可以了
代码语言：javascript复制 val spark = SparkSession
.builder()
.master("spark://192.168.1.99:7077")
.config("hive.metastore.uris","thrift://hadoop1:9083")
.appName("YourAppName")
.enableHiveSupport() // 启用对Hive的支持
.getOrCreate()
spark.sql("show databases").show()重新执行一遍，就能正常查到hive的所有库了——
这个问题在当时刚学spark-sql时，卡了我很久，当时没有人可以请教，就自己捣鼓研究了很久，最后才终于搞出来。搞出来的时候，还莫名觉得很是开心。
五、HBase表映射到Hive表当作外部表，显示整数列为NULL
将HBase的表结构映射到Hive创建一个Hive外部表时，创建的语句刚开始是这样的——
代码语言：javascript复制CREATE EXTERNAL TABLE test(
ROW_KEY string,
PK string,
count1 int,
count2 int,
count3 int,
count4 int,
count5 int,
count6 int
)
STORED by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping" = ":key,INFO:PK,INFO:count1,INFO:count2,INFO:count3,INFO:count4,INFO:count5,INFO:count6")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "test");该脚本能正常运行完成，但是进入到Hive，HIve查询到整数对应的字段都为NULL，正常情况下， 应该为0或者非0的数字才对，这说明创建Hive外部表有问题——
后来修改成这样，Hive就能正常映射到Hbase的byte整数字段值了——
代码语言：javascript复制CREATE EXTERNAL TABLE test(
ROW_KEY string,
PK string,
count1 int,
count2 int,
count3 int,
count4 int,
count5 int,
count6 int
)
STORED by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping" = ":key,INFO:PK,INFO:count1#b,INFO:count2#b,INFO:count3#b,INFO:count4#b,INFO:count5#b,INFO:count6#b",'serialization.format'='1')
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "test");再次查询Hive,就发现整数对应的值都有了——
这时才是正确的，
六、RDD之foreach和foreachPartition方法日志查看
这两个方法内的日志，在driver端是看不到的，也就是说，即使你将driver执行日志>spark.log，在spark.log是看不到方法里面的日志的。
我第一次玩这个，在foreach及foreachPartition用println打印日志，发现一直都没有日志打印出来。
后来，发现foreach和foreachPartition日志需要到Spark Web里查看才行。
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