问
spark-sql 查询报错， Spark has no access to table qghqs3u6.gl_detail. Clients can access this table only if they have the following capabilities:
CONNECTORREAD,HIVEFULLACIDREAD,HIVEFULLACIDWRITE,HIVEMANAGESTATS,HIVECACHEINVALIDATE,CONNECTORWRITE.
GPT
这个错误提示表明Spark没有对表qghqs3u6.gl_detail的访问权限。只有具备以下能力的客户端才能访问这个表：CONNECTORREAD、HIVEFULLACIDREAD、HIVEFULLACIDWRITE、HIVEMANAGESTATS、HIVECACHEINVALIDATE、CONNECTORWRITE。
这个错误通常发生在以下情况下：
客户端没有足够的权限来访问表。您可能需要检查您使用的客户端或用户的权限设置，确保它们具备访问该表的能力。
表qghqs3u6.gl_detail不存在或未正确注册。请确保表存在于指定的数据库中，并且已经注册到Hive或Spark Catalog中。
您可以尝试执行以下操作来解决这个问题：
检查您使用的客户端或用户的权限设置，确保具备访问表的所需能力。
确保表qghqs3u6.gl_detail存在于正确的数据库中，并且已经注册到Hive或Spark Catalog中。
如果您使用的是Hive ACID表，确保Spark具备Hive ACID相关的能力（如HIVEFULLACIDREAD、HIVEFULLACIDWRITE等）。
如果问题仍然存在，请提供更多关于您使用的环境和操作的详细信息，以便更好地理解问题并提供进一步的帮助。
问： hive 表是ACID 表， 如何spark 没有Hive ACID 能力， 如何修复这个错误。
GPT
如果您在Spark中使用Hive ACID表，并且出现了Spark没有Hive ACID能力的错误，可以尝试以下方法来修复这个问题：
确保您的Spark版本与Hive版本兼容：Spark需要与您使用的Hive版本兼容才能正确处理Hive ACID表。请确保使用的Spark版本与Hive版本相匹配，并且支持Hive ACID功能。
启用Hive支持：在Spark中，可以通过在SparkSession中启用Hive支持来使用Hive ACID表。在创建SparkSession时，确保设置enableHiveSupport()方法，以便Spark可以正确加载Hive相关的类和配置。
val spark = SparkSession.builder()
.appName("YourApp")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
检查配置和依赖项：确保您的Spark配置中包含正确的Hive相关配置，如hive.metastore.uris和hive.metastore.warehouse.dir等。此外，还需要确保您的项目依赖项中包含正确的Hive和Spark集成相关的库。
更新Spark配置：在Spark配置中，您可以尝试设置spark.sql.hive.metastore.version属性，以指定与您使用的Hive版本兼容的Hive Metastore版本。这可以帮助Spark正确处理Hive ACID表。
spark.conf.set("spark.sql.hive.metastore.version", "x.y.z") // 替换为您使用的Hive版本号
请注意，这些方法可能因您使用的Spark和Hive版本、配置和环境而有所不同。建议参考Spark和Hive的官方文档以获取特定版本和配置的详细信息。
希望这些方法能够帮助您解决Spark没有Hive ACID能力的问题。如果您有任何进一步的问题，请随时提问！
spark 是2.3.2 hive 是3.1.0 ， 表是ACID 表，如何修复上述错误。
GPT
在Spark版本2.3.2和Hive版本3.1.0中，您可以按照以下步骤来修复Spark没有Hive ACID能力的错误：
设置Hive Metastore URI：在Spark配置中，使用hive.metastore.uris属性来指定Hive Metastore的URI。将其设置为指向您正在使用的Hive Metastore服务的URI。
spark.conf.set("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083") // 替换为您的Hive Metastore URI
启用Hive支持：在创建SparkSession时，确保调用enableHiveSupport()方法来启用Hive支持。
val spark = SparkSession.builder()
.appName("YourApp")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
确认依赖项：确保您的项目依赖项中包含正确的Spark和Hive集成相关的库。请检查您的构建文件（如build.sbt或pom.xml）以确保正确包含了Spark和Hive相关的依赖项。
配置Spark属性：在Spark配置中，您可以设置以下属性来启用Hive ACID相关的能力：
spark.conf.set("spark.sql.hive.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.hive.metastore.version", "3.1.0") // 替换为您使用的Hive版本号
spark.conf.set("spark.sql.hive.verifyPartitionPath", "false") // 如果您的表使用了分区，请根据需要设置此属性
请确保将以上代码放置在创建SparkSession之前。
通过以上步骤，您应该能够在Spark中正确使用Hive ACID表。如果问题仍然存在，请确保您的环境配置正确，并参考Spark和Hive的官方文档以获取更多关于集成和配置的详细信息。
希望这些步骤能够帮助您修复Spark没有Hive ACID能力的问题。如果您有任何进一步的问题，请随时提问！
教GPT 做人
这应该解决不了这个问题吧， spark2.3.2 是不是原本就不支持hive 3.1.0 的acid 的功能， 是不是建表的时候hive 表设置成外部表就可以解决这个问题。
GPT
您是对的，Spark版本2.3.2不直接支持Hive版本3.1.0的ACID功能。在这种情况下，将Hive表设置为外部表可以是一个解决方案。
通过将Hive表设置为外部表，Spark可以通过Hive集成来访问该表，而不需要直接处理Hive ACID功能。这样可以避免Spark对Hive ACID功能的不兼容性问题。
要将Hive表设置为外部表，可以在创建表的DDL语句中使用EXTERNAL关键字：
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS your_table (
column1 datatype1,
column2 datatype2,
...
)
LOCATION 'hdfs://your_hdfs_location'
请注意，your_table是您要创建的表的名称，column1、column2等是表的列和数据类型，hdfs://your_hdfs_location是表的存储位置。
通过将Hive表设置为外部表，并在Spark中使用Hive集成来访问该表，您应该能够避免Spark和Hive版本不兼容的问题。
请记住，虽然这种方法可以解决Spark没有Hive ACID能力的问题，但也意味着Spark无法直接管理和处理表的ACID属性。如果您需要在Spark中使用完整的ACID功能，可能需要考虑升级您的Spark版本，或者使用其他支持ACID功能的存储引擎，如Apache HBase或Apache Phoenix。
希望这能够帮助您解决问题。如果您有任何进一步的问题，请随时提问！
问： 建立外部表的时候的报错如何解决， 报错信息： Invalid Constraint syntax Constraints are disallowed with External tables. Only RELY is allowed.
在创建外部表时，如果遇到报错信息 “Invalid Constraint syntax Constraints are disallowed with External tables. Only RELY is allowed.”，这表示在外部表上使用约束是不允许的。在Hive中，外部表不支持使用约束。
为了解决这个问题，您可以考虑以下几种方法：
忽略约束：如果您在创建外部表时指定了约束条件，可以尝试删除或注释掉这些约束条件。这样可以避免报错，但也意味着外部表将不具备约束的功能。
创建一个管理表：如果您需要在表上使用约束，并且希望使用外部表的特性，您可以考虑创建一个管理表（Managed Table）而不是外部表。管理表是由Hive管理和维护的表，可以使用约束、分区等功能。但是请注意，使用管理表会导致数据被移动到Hive管理的位置，而不是保留在外部表的位置。
以下是创建管理表的示例：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS your_table (
column1 datatype1,
column2 datatype2,
...
)
-- 添加约束条件
CONSTRAINT constraint_name CHECK (column1 > 0)
PARTITIONED BY (partition_column datatype)
STORED AS parquet;
使用其他存储引擎：如果您需要在外部表上使用约束，但又不想转换为管理表，您可以考虑使用其他支持约束的存储引擎，如Apache HBase或Apache Phoenix。这些存储引擎提供了更丰富的约束功能，并可以与Spark集成。
请注意，以上方法的可行性取决于您的具体需求和环境。建议参考Hive的官方文档以获取更多关于外部表和约束的信息，并选择适合您的情况的解决方案。
希望这些方法能够帮助您解决问题。如果您有任何进一步的问题，请随时提问！文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-800869.html
这里的外部表不支持default, not null 等约束。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-800869.html
到了这里，关于003-08-01【Spark-Error】Spark has no access to table， 灵隐寺旁许姓人家女儿大红用GPT 解决了spark 的这个问题.的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
