如何用pyspark-shell查看hive有哪些jar包，比如这个hive是否带有delta-hive-assembly_2.11-0.2.0.jar

可以使用以下命令来查看Hive使用的jar包列表：

pyspark --master yarn \
--conf spark.driver.extraClassPath=`hive --config /etc/hive/conf/ --service jar:print-qualified` \
--conf spark.executor.extraClassPath=`hive --config /etc/hive/conf/ --service jar:print-qualified`

这个命令会启动 PySpark，并在 PySpark 启动时输出 Hive 使用的 jar 包列表。你可以在输出中查找 `delta-hive-assembly_2.11-0.2.0.jar` 是否存在。如果存在，那么 Hive 就带有这个 jar 包。

相关问题

导入bdp3.cleanser-hive.jar包

在Hadoop MapReduce或Spark环境下，如果你需要使用Apache BDP (Big Data Platform) 的 Cleanser-Hive 插件，通常会在编写Java或Scala程序时导入相应的jar包。`bdp3.cleanser-hive.jar` 包包含了数据清洗工具，用于Hive SQL语法的转换和优化。

要导入此jar文件，你需要将它添加到项目的构建路径（classpath）中。以下是几种常见的做法：

1. **Maven项目**：
在`pom.xml`文件中添加依赖：

   <dependency>
       <groupId>com.aliyun.bdp</groupId>
       <artifactId>bdp3-cleanser-hive</artifactId>
       <version>具体版本号</version>
   </dependency>

然后运行`mvn clean install` 来下载并整合jar。

2. **Gradle项目**：
在`build.gradle`文件中添加依赖：

   implementation 'com.aliyun.bdp:bdp3-cleanser-hive:具体版本号'

运行`gradle build`来构建项目。

3. **直接在命令行**：
如果你在本地开发环境中，可以将jar放到`lib`目录或者项目的classpath环境变量指定的路径，然后在代码里通过`Class.getResourceAsStream("bdp3/cleanser-hive.jar")`等方式访问。

记得替换`具体版本号`为你实际使用的BDP版本。

导入bdp3.cleanser-hive.jar包的命令

在Java项目中导入特定jar包通常是在构建工具如Maven或Gradle的`build.gradle`或`pom.xml`文件中进行配置的。如果你使用的是Maven，可以在`pom.xml`文件的 `<dependencies>` 标签内添加依赖：

<dependency>
    <groupId>com.example</groupId>  <!-- 替换为你实际的集团ID -->
    <artifactId>bdp3-cleanser-hive</artifactId>  <!-- 替换为你的项目名 -->
    <version>版本号</version>  <!-- 替换为对应的jar包版本 -->
    <type>jar</type>
</dependency>

然后通过`mvn install` 或 `mvn compile`命令安装或编译项目时，Maven会自动下载并管理这个依赖。

如果你使用Gradle，会在`build.gradle`文件的`dependencies`区域添加类似这样的内容：

implementation 'com.example:bdp3-cleanser-hive:版本号'

运行`gradle build`命令时，Gradle会处理这个依赖。