spark应用程序使用远程hive

如果您想在Spark应用程序中使用远程Hive，需要进行以下步骤：

1. 在Spark应用程序中添加Hive支持，可以通过以下方式实现：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark with Hive")
  .config("hive.metastore.uris", "thrift://<remote-hive-metastore-host>:9083")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

在这个例子中，我们通过设置“hive.metastore.uris”参数来指定远程Hive元存储的主机和端口号，这个参数应该是一个以逗号分隔的主机列表。请注意，您需要将<remote-hive-metastore-host>替换为实际的远程Hive元存储主机名或IP地址。

2. 然后，您可以使用Hive表，可以通过以下步骤实现：

spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS myTable (key INT, value STRING)")
spark.sql("INSERT INTO myTable VALUES (1, 'value1'), (2, 'value2')")
val df = spark.sql("SELECT * FROM myTable")
df.show()

在这个例子中，我们创建了一个名为“myTable”的Hive表，并向其中插入了两个行。然后我们执行了一个查询，并将结果作为DataFrame显示出来。

需要注意的是，您需要在Spark的classpath中包含Hive的相关库，并且确保您的Spark应用程序可以访问远程Hive服务。如果您使用的是Spark Standalone或YARN模式，可以通过将hive-site.xml文件放置在Spark配置目录中来配置Hive。如果您使用的是其他集群管理工具（如Apache Mesos或Amazon EMR），则需要参考相关文档进行配置。