idea 连接远程spark操作hive的操作和遇到的坑

连接远程Spark操作Hive的操作：

1. 首先需要在Spark的配置文件中设置Hive的元数据存储位置，即在spark-defaults.conf中添加以下配置：

spark.sql.warehouse.dir=hdfs://<namenode>:<port>/user/hive/warehouse

2. 在Spark中创建HiveContext对象，代码如下：

from pyspark.sql import HiveContext

hiveContext = HiveContext(sparkContext)

3. 在Hive中创建表，代码如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS <table_name> (<column_name> <data_type>, ...)

4. 在Spark中读取Hive中的表，代码如下：

df = hiveContext.sql("SELECT * FROM <table_name>")

5. 在Spark中写入数据到Hive中的表，代码如下：

df.write.mode("overwrite").saveAsTable("<table_name>")

遇到的坑：

1. 版本不兼容：Spark和Hive的版本需要兼容，否则会出现各种问题。

2. 配置文件错误：在配置文件中设置Hive的元数据存储位置时，需要注意路径是否正确。

3. 表名大小写问题：在Hive中创建表时，表名和列名的大小写需要与Spark中保持一致，否则会出现找不到表或列的问题。

4. 数据类型不兼容：在Spark中读取Hive中的表时，需要注意数据类型是否兼容，否则会出现类型转换错误的问题。

5. 写入数据时的权限问题：在写入数据到Hive中的表时，需要注意当前用户是否有写入权限，否则会出现写入失败的问题。