我有一些 Spark 代码可以分析 CSV 文件中的输入数据集。
当我在集群模式下运行它时，出现以下错误(在本地模式下它到目前为止工作正常)。
我的问题是:
我相信 RDD 是并行化的，输入文件可以存储在本地文件系统中。
Exception in thread "main" org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=xxx, access=WRITE, inode="/":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.DefaultAuthorizationProvider.checkFsPermission(DefaultAuthorizationProvider.java:257)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.DefaultAuthorizationProvider.check(DefaultAuthorizationProvider.java:238)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.DefaultAuthorizationProvider.check(DefaultAuthorizationProvider.java:216)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.DefaultAuthorizationProvider.checkPermission(DefaultAuthorizationProvider.java:145)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkPermission(FSPermissionChecker.java:138)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkPermission(FSNamesystem.java:6599)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkPermission(FSNamesystem.java:6581)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkAncestorAccess(FSNamesystem.java:6533)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirsInternal(FSNamesystem.java:4337)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirsInt(FSNamesystem.java:4307)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirs(FSNamesystem.java:4280)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.mkdirs(NameNodeRpcServer.java:853)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.AuthorizationProviderProxyClientProtocol.mkdirs(AuthorizationProviderProxyClientProtocol.java:321)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.mkdirs(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:601)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java)
at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:619)
at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:1060)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2044)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2040)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
最佳答案
根目录inode="/" 属于supergroup 组的hdfs 用户，具有drwxr-xr 的Unix 权限-x (755)
您的 user=xxx 显然不是 hdfs 用户，也不在 superuser 组中....
这都是基于 Unix 权限的，与 Spark 无关。
你的解决方案是
xxx 用户添加到 superuser 组并将这些组权限复制到所有数据节点和名称节点中簇。 hdfs 用户身份运行您的代码。 回答您的问题。
Does a local variable affect the parallel execution in different workers?
所有 Spark 执行器都有自己独立的局部变量。广播变量是您必须设置才能共享的变量。
Do I have to use HDFS file?
不可以，但如果您不这样做，您所有的 Spark worker 都必须能够在他们自己的本地文件系统上读取完全相同的文件。
或者您可以设置一些其他共享文件系统，如 S3、(S)FTP 或 NFS。
关于hadoop - 在 yarn 集群模式 AccessControlException 上执行 Spark，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45047928/
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