spark3.0写入hive

### 回答1：
Spark 3.0 可以使用 SparkSession 将数据写入 Hive。首先需要创建一个 SparkSession，然后使用该 SparkSession 对数据进行处理，并将数据写入 Hive。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Write to Hive") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

# 将数据读取为 DataFrame
df = spark.read.format("csv").load("/path/to/data.csv")

# 将 DataFrame 写入 Hive 表
df.write.mode("overwrite").saveAsTable("database.table")

# 关闭 SparkSession
spark.stop()

其中，`enableHiveSupport()` 方法启用对 Hive 的支持，`format("csv")` 方法指定数据源的格式，`saveAsTable("database.table")` 方法将 DataFrame 写入指定的 Hive 表，`mode("overwrite")` 方法指定写入模式为覆盖模式。

需要注意的是，需要确保在运行该代码之前已经创建了指定的 Hive 表，并且表的结构与 DataFrame 的结构匹配。

### 回答2：
Spark 3.0写入Hive的过程如下：

1. 首先，我们需要在Spark应用程序中引入Hive的相关依赖。可以通过添加以下Maven坐标来引入：

groupId = org.apache.spark
artifactId = spark-hive_2.12
version = 3.0.1

2. 在Spark应用程序中创建一个HiveContext或者SparkSession，并设置其使用Hive作为元数据存储：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Write to Hive")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")  // 设置Hive元数据存储位置
  .enableHiveSupport()  // 启用Hive支持
  .getOrCreate()

3. 然后，我们可以使用DataFrame或Dataset的write方法将数据写入Hive表。例如，假设我们有一个名为"my_table"的Hive表，我们可以将DataFrame写入该表：

val data = spark.read.format("csv").load("/path/to/data.csv")
data.write.mode("overwrite").saveAsTable("my_table")

这将使用DataFrame中的数据覆盖"my_table"表中的内容。

4. 如果我们想要将数据追加到现有的Hive表中，可以将write操作的模式设置为"append"：

data.write.mode("append").saveAsTable("my_table")

这将在"my_table"表中追加新的数据。

5. 此外，我们还可以使用Spark SQL的insertInto语句将数据插入到Hive表中。例如：

data.createOrReplaceTempView("temp_table")  // 创建临时视图
spark.sql("INSERT INTO TABLE my_table SELECT * FROM temp_table")

这将使用INSERT INTO语句将从临时表"temp_table"中选择的数据插入到"my_table"表中。

综上所述，以上是Spark 3.0写入Hive的一般步骤。通过设置Hive支持并使用DataFrame的write方法或Spark SQL的insertInto语句，我们可以将数据写入Hive表中并进行管理和查询。