windows 本地 idea ，spark 远程访问 hive 并写回 。

可以使用以下步骤在 Windows 本地的 IDEA 中远程访问 Hive 并写回：

1. 在 IDEA 中安装 Spark 插件，并配置 Spark 环境变量。

2. 在 IDEA 中创建一个 Spark 项目，并添加 Hive 依赖。

3. 在项目中编写代码，使用 Spark SQL 连接到远程 Hive 数据库，并执行查询操作。

4. 将查询结果写回到 Hive 数据库中。

具体实现步骤可以参考 Spark 官方文档和相关教程。

相关问题

windows系统下在idea中用spark访问远程hive

可以通过在IDEA中配置Spark来访问远程的Hive。需要确保Hive的metastore服务和Spark所需的JAR包已经在远程机器上安装和配置，并且在Spark的配置文件中指定正确的Hive metastore地址。然后可以在IDEA中编写Spark应用程序，使用Spark API操作Hive数据。

spark——intellij idea中spark应用程序连接远程hadoop集群读写hive表数据(scala/python)

在IntelliJ IDEA中，可以使用Scala或Python编写Spark应用程序，连接到远程Hadoop集群，并读写Hive表数据。以下是一些基本步骤：

1. 确保您的Spark应用程序依赖项包括Hadoop和Hive。您可以在build.sbt或pom.xml文件中添加这些依赖项。

2. 在Spark应用程序中，使用SparkSession对象创建一个与远程Hadoop集群的连接。您可以使用以下代码：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark-Hive")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

3. 现在，您可以使用Spark SQL API或DataFrame API读取和写入Hive表数据。例如，以下代码读取一个Hive表并将其转换为DataFrame：

val df = spark.sql("SELECT * FROM my_hive_table")

4. 如果您想将数据写入Hive表，请使用以下代码：

df.write.mode("overwrite").saveAsTable("my_hive_table")

5. 最后，确保您的Spark应用程序可以访问远程Hadoop集群。您可以在IntelliJ IDEA中配置Spark应用程序的运行配置，以指定远程Hadoop集群的主机名和端口号。

希望这些步骤能帮助您连接远程Hadoop集群并读写Hive表数据。