spark读取a账户oss写入b账户的emr集群的hive(oss-hdfs)

1. 首先需要在a账户的OSS中创建一个bucket，并上传需要写入hive的数据文件。

2. 在b账户的EMR集群中安装Hadoop和Hive，并配置好与OSS的连接。

3. 在b账户的EMR集群中使用以下命令将a账户OSS中的数据文件移动到HDFS中：

   hadoop distcp oss://<bucket-name>/<object-key> hdfs://<hdfs-path>/

其中，`<bucket-name>`为a账户OSS中的bucket名称，`<object-key>`为需要移动的数据文件在OSS中的路径，`<hdfs-path>`为HDFS中存储数据文件的路径。

4. 在b账户的EMR集群中启动Hive，并创建外部表来读取HDFS中的数据文件。例如:

   CREATE EXTERNAL TABLE <table-name> (
       <column1> <datatype1>,
       <column2> <datatype2>,
       ...
   )
   ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
   STORED AS TEXTFILE
   LOCATION '<hdfs-path>/';

其中，`<table-name>`为创建的表名，`<column>`为表的列名和数据类型，`<hdfs-path>`为HDFS中存储数据文件的路径。

5. 最后，在b账户的EMR集群中使用Spark读取Hive表中的数据并进行处理。例如:

   val spark = SparkSession.builder()
       .appName("Read Hive Table")
       .config("hive.metastore.uris", "<hive-metastore-uri>")
       .enableHiveSupport()
       .getOrCreate()

   val df = spark.sql("SELECT * FROM <table-name>")
   // 进行数据处理

其中，`<hive-metastore-uri>`为Hive元数据存储的URI，`<table-name>`为创建的外部表名。