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FusionInsight HD 6.5.1 集群中遇到的问题（01）

Spark-on-HBase认证问题

Failed to find any Kerberos tgt

在Spark应用程序中，如果操作了HBase或者Phoenix，那么在提交程序到集群运行的时候可能会遇到认证失败的问题。

org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: GSSException: No valid credentials provided (Mechanism level: Failed to find any Kerberos tgt)

这个问题的主要原因是：在安全模式下，如果需要通过Spark操作HBase，即Spark-on-HBase，则需要启动HBase的验证功能，该配置默认是false的，需要将其修改为true。

服务端配置修改

在Spark2x服务下，找到配置，找到配置项spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled将其值设置为true。

• ”基础配置“选项卡下的对应界面

• ”全部配置“选项卡下的对应界面

设置完成之后，需要点击”保存“按钮，将配置信息进行保存。

在弹出的”保存配置“对话框中，确认修改的信息后，点击”确定“按钮进行保存。

等待保存进度结束。

修改完配置后，集群中Spark2x服务的配置状态会变成”配置过期“。此时，需要重启服务才能让配置生效。通过【更多】->【重启】菜单重启Spark2x服务。

在弹出的”验证身份“对话框中输入密码，身份验证通过后FusionInsight才会重启Spark2x服务。

在弹出的”重启服务“对话框中，点击”确定“按钮，以对重启Spark2x服务进行确认。

尽量确保在没有Spark作业运行的情况下再去重启服务，因为服务重启过程中Spark2x服务将不可用。

确认重启后，等待服务重启完成。

客户端配置修改

修改完服务端的配置后，重新提交Spark作业，可能还是会遇到同样的认证问题。这是因为我们仅修改了服务端的配置，但是客户端的配置还未修改。

还记得下载客户端的时候的”仅配置文件“选项吗？

我们的客户端已经安装完成，但是后来又修改了服务端的配置！

此时，就需要将服务端的配置同步到客户端。

可以重新安装客户端，选择”仅配置文件“，然后将配置文件覆盖到客户端。

另外，由于我们仅修改了一个配置项，比较简单，也可以直接手工修改客户端本地的配置文件即可。

修改客户端的/opt/hadoopclient/Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf配置文件。

目前该配置文件中的配置项还是false。

将该配置项修改为true。

修改完成客户端的配置后，再次提交Spark作业到集群运行，就不会遇到这个问题了。

但是，你有可能还会遇到其他问题~~~

Spark-on-HBase依赖包问题

phoenix-core-4.13.1-HBase-1.3.jar

数据读取问题

在Spark应用程序中，如果操读取了HBase或者Phoenix的数据，那么在提交程序到集群运行的时候可能会遇到JDBC驱动包缺失的问题。

java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/phoenix/jdbc/PhoenixDriver

这是由于：Spark读取HBase的数据的时候，通过Phoenix使用JDBC的方式进行读取，需要添加依赖包phoenix-core-4.13.1-HBase-1.3.jar，这里面提供了JDBC驱动程序。

该包在客户端安装目录中有官方提供的版本，直接复制到自己的Spark应用程序的依赖软件包中即可，然后spark-submit的时候，使用--jars包含该jar包即可。

cp /opt/hadoopclient/HBase/hbase/lib/phoenix-core-4.13.1-HBase-1.3.jar ~/spark_job/lib/

数据写入问题

复制了jar包之后，再次提交Spark作业运行，数据读取问题会得到解决，但是数据写入还是会有问题。

java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.phoenix.mapreduce.PhoenixOutputFormat not found

这是一个非常神奇的问题！

这是一个非常神奇的问题，神奇在哪里呢？

在读取数据的时候，我们遇到了org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver类不存在的问题，我们添加了依赖包phoenix-core-4.13.1-HBase-1.3.jar。

在写入数据的时候，我们遇到了org.apache.phoenix.mapreduce.PhoenixOutputFormat类不存在的问题。

神奇之处在于：

• phoenix-core-4.13.1-HBase-1.3.jar是客户端安装后的HBase下的包，属于华为官方提供的jar包。
• 打开phoenix-core-4.13.1-HBase-1.3.jar包，可以看到这个包中同时包含了org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver类和org.apache.phoenix.mapreduce.PhoenixOutputFormat类。
• 既然该jar包中同时包含了这两个类，并且读取数据正常，说明该jar包已正常加载，并读取到了org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver类。既然都已经正常加载了该jar包，那么为什么在写数据的时候还无法找到org.apache.phoenix.mapreduce.PhoenixOutputFormat类呢？

既然通过--jars提交phoenix-core-4.13.1-HBase-1.3.jar无法解决数据写入时的依赖问题，那么就只有将该jar包上传到Spark集群节点的classpath下了。

通过HDFS Web UI，找到文件hdfs://user/spark2x/jars/6.5.1.7/spark-archive-2x.zip文件，下载该文件，并将phoenix-core-4.13.1-HBase-1.3.jar添加到该压缩文件中，重新上传覆盖原文件。

由于压缩包比较大312MB，所以直接在服务器上进行操作。

 hdfs dfs -get /user/spark2x/jars/6.5.1.7/spark-archive-2x.zip
unzip spark-archive-2x.zip

解压完成后，将phoenix-core-4.13.1-HBase-1.3.jar添加到目录中再进行压缩。

cp /opt/hadoopclient/HBase/hbase/lib/phoenix-core-4.13.1-HBase-1.3.jar ./
zip spark-archive-2x.zip *.jar

添加完成后，备份原始压缩文件，将新的压缩文件上传到相同路径，并修改文件所属用户、组、权限，以确保文件跟原文件的权限保持一致。

hdfs dfs -mv /user/spark2x/jars/6.5.1.7/spark-archive-2x.zip /user/spark2x/jars/6.5.1.7/spark-archive-2x.zip.bak
hdfs dfs -put spark-archive-2x.zip /user/spark2x/jars/6.5.1.7/spark-archive-2x.zip
hdfs dfs -chown spark2x:hadoop /user/spark2x/jars/6.5.1.7/spark-archive-2x.zip
hdfs dfs -chmod 744 /user/spark2x/jars/6.5.1.7/spark-archive-2x.zip

确保文件具有相同路径、相同用户、组、权限等。

再次提交Spark作业运行，运行成功。

至此，依赖问题解决。