dolphinscheduler shell工作流中跑hive,报这个错是为什么？

根据您提供的信息，您在DolphinScheduler安装节点上使用Hive时一切正常。这表明您的DolphinScheduler环境与Hive集成配置是正确的，并且能够顺利执行Hive相关任务。为了进一步利用这一配置或解决可能遇到的特定问题，以下是一些建议和确认点：

1. 确保HiveCLI任务配置正确：

   • 在创建DolphinScheduler的工作流中，选择“HIVECLI”任务类型来直接执行Hive SQL脚本。
   • 配置任务时，确认SQL来源、资源（如果使用了资源中心文件）、自定义参数以及前置任务等设置无误。
   • 根据需要调整任务优先级、失败重试策略等高级设置以优化执行效率和容错能力。

2. 利用DolphinScheduler调度Spark作业结合Hive：

   • 如果您计划通过DolphinScheduler调度Spark作业处理Hive数据，确保已按照指南配置好AnalyticDB MySQL版的Spark作业调度流程 或者已经集成并配置了阿里云Serverless Spark Task Plugin。
   • 对于Spark作业，需正确配置Spark-Submit命令行工具及与Hive相关的参数，确保Spark作业能顺利读写Hive表。

3. 监控与日志分析：

   • 利用DolphinScheduler的“任务实例”功能监控Hive及Spark任务的执行情况，及时查看日志信息以诊断潜在问题。
   • 若遇到执行异常，检查日志中的错误提示，针对性地解决问题，如网络配置、权限不足或SQL语法错误等。

4. 性能与资源优化：

   • 根据任务需求调整Spark作业的资源配置，如内存、CPU核心数等，特别是在YARN队列提交模式下，合理分配资源可以提升任务执行效率。

5. 安全与权限管理：

   • 确保DolphinScheduler服务账户对Hive有适当的访问权限，避免因权限不足导致的任务失败。

综上所述，既然当前Hive使用正常，您可以继续深化其与DolphinScheduler的集成应用，通过细致的配置管理和适时的性能调优，实现更高效的数据处理流程。