Pyspark中遇到的 java.io.IOException: Not a file 和 pyspark.sql.utils.AnalysisException: 'Table or view not found

最近执行pyspark时，直接读取hive里面的数据，经常遇到几个问题：

1.  java.io.IOException: Not a file —— 然而事实上文件是存在的，是 hdfs 的默认路径出了错，需要配置 --files 和 --conf。

2. pyspark.sql.utils.AnalysisException: 'Table or view not found —— 事实上在hive里面是存在这个表的，但是却显示找不到。

3. org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.NoSuchDatabaseException: Database 'XXXXX' not found; —— 直接显示数据库找不到，是因为没有配置enableHiveSupport()，例如需要设置：spark = SparkSession.builder.master("local").appName("SparkOnHive").enableHiveSupport().getOrCreate()

出现这些问题的原因：

在我这里测试的是：hive配置以及spark-submit提交作业时，参数未设置造成。

# 以下测试通过
import os
# from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.session import SparkSession
from pyspark.sql import HiveContext
import sys

os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3"

spark = SparkSession.builder.master("local").appName("SparkOnHive").enableHiveSupport().getOrCreate() #必须配置 enableHiveSupport
hive_text = HiveContext(spark)
print(sys.getdefaultencoding())

hive_text.sql('use default')  #选择数据库名
data_2 = hive_text.sql("select * from word_test") #执行查询语句
#data_2 = hive_text.sql("select * from test_table_words")
data_3 = data_2.select("first_column_name").collect() #选择表中的某一列，或某几列，需要输入列名

print(data_3[0][0])

print(data_2.collect()[0])
print(data_2.collect()[0][0])
print("------ finished ------")

以上代码保存为：test.py

在命令行或者shell执行时，需要使用：

spark-submit --files /opt/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf/hive-site.xml --conf spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true test.py

其中：

--files：用于添加hive配置文件，首先注意的是：你的hadoop、spark、hive等都是安装配置好的，建议安装spark_with_hive之类已经编译好的spark。

--conf：一个关键配置，这个配置还在学习中

在上述方法执行成功后，第二次执行时发现：spark-submit --files /opt/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf/hive-site.xml test.py 也可以直接执行了，有点懵，可能在hive-site.xml中设置了--conf，还在继续学习中。

注意：此时并不需要在代码里面设置spark.sql.warehouse.dir：config("spark.sql.warehouse.dir", some_path)