爆料：高效解决Hive on Spark部署后insert报错Error code 30041问题
2023-05-01 12:34:18
Hive on Spark 部署后的 Insert 报错：Error Code 30041
引言
Hive on Spark 是一种结合了 Hive 数据仓库和 Spark 计算引擎的强大解决方案，让用户可以利用 Spark 的强大功能处理海量数据。然而，在部署 Hive on Spark 时，可能会遇到各种问题，其中一个常见的错误是 Insert 操作失败，并显示 Error Code 30041。
Error Code 30041 的原因
Error Code 30041 通常是由 Spark Executor 内存不足引起的。Spark Executor 内存是 Spark 配置中设置的 Executor 总内存，包括堆内存和非堆内存。总内存 = Spark Executor 内存 + Spark Executor 的 JVM 堆内存 + Spark Executor 的 JVM 非堆内存。
解决 Error Code 30041
为了解决 Error Code 30041，可以采取以下步骤：
修改 Spark 配置
- 编辑
/opt/module/spark/conf/spark-env.sh文件。 - 添加以下配置：
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=8g
export SPARK_EXECUTOR_MEMORYOverhead=2g
修改 Hive 配置
- 编辑
/opt/module/hive/conf/hive-site.xml文件。 - 添加以下配置：
<property>
<name>hive.spark.jdbc.connect.timeout</name>
<value>300000</value>
</property>
<property>
<name>hive.spark.jdbc.read.timeout</name>
<value>300000</value>
</property>
重启服务
systemctl restart hive
systemctl restart spark
结论
通过以上步骤，可以解决 Hive on Spark 部署后 Insert 操作出现 Error Code 30041 的问题。这些调整会增加 Spark Executor 内存，并增加 Hive 与 Spark 之间的连接和读取超时时间。
常见问题解答
Q1：为什么需要增加 Spark Executor 内存？
A1：增加 Spark Executor 内存可以防止内存不足，从而避免 Error Code 30041。
Q2：修改 Hive 配置有哪些好处？
A2：修改 Hive 配置可以增加 Hive 与 Spark 之间的连接和读取超时时间，减少连接和读取失败的可能性。
Q3：除了本文提到的方法，还有其他解决 Error Code 30041 的方法吗？
A3：其他解决方法包括使用更小的数据块大小、启用内存回收功能，以及优化 Spark 作业。
Q4：如何防止 Error Code 30041 再次出现？
A4：定期监控 Spark Executor 内存使用情况，并在必要时进行调整。此外，优化 Spark 作业以减少内存消耗也很重要。
Q5：Error Code 30041 对 Hive on Spark 的性能有何影响？
A5：Error Code 30041 会导致 Insert 操作失败，从而降低性能。此外，反复出现此错误还会对整个 Hive on Spark 应用程序的稳定性产生负面影响。
