1、在服务器（虚拟机）spark-shell连接hive
最新解决方法
添加配置文件即可


下面的过时了，但是也可以，就是麻烦

1.1 将hive-site.xml拷贝到spark/conf里

cp /opt/apache-hive-2.3.2-bin/conf/hive-site.xml /opt/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/conf/

1.2 将mysql驱动拷贝到spark/jar里

cp /opt/apache-hive-2.3.2-bin/bin/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar /opt/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/jars/

1.3 启动spark-shell,输入代码测试

spark-shell
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
val hiveContext = new HiveContext(sc)
hiveContext.sql("select * from test").show()

1.4 异常及解决
在执行hiveContext.sql("select * from test").show() 报了一个异常：

The root scratch dir: /tmp/hive on HDFS should be writable. Current permissions are: rwxr-xr-x;

解决办法：

1.4.1 更改HDFS目录/tmp/hive的权限：

hadoop fs -chmod 777 /tmp/hive

1.4.2 同时删HDFS与本地的目录/tmp/hive：

hadoop fs -rm -r /tmp/hive 
rm -rf /tmp/hive

这次错误采用的是第二种解决办法，有的情况下用第一种方法，比如一次在启动hive时候报这种错误~。
错误截图：

2、win10+eclipse上连接hive

2.1 将hive-site.xml拷贝到项目中的resources文件夹下

2.2 在sbt里添加对应版本的mysql依赖

"mysql" % "mysql-connector-java" % "5.1.46"

package com.dkl.leanring.spark.sql

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.SparkContext

/**

• 旧版本spark-hive测试

• /
  object OldSparkHiveDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
  val conf = new SparkConf().setAppName("OldSparkHiveDemo").setMaster("local")
  val sc = new SparkContext(conf)
  val sqlContext = new SQLContext(sc)
  import sqlContext.implicits._
  val hiveCtx = new HiveContext(sc)

  hiveCtx.sql("select * from test").show()
  val data = Array((3, "name3"), (4, "name4"), (5, "name5"))
  val df = sc.parallelize(data).toDF("id", "name")
  df.createOrReplaceTempView("user")
  hiveCtx.sql("insert into test select id,name from user")
  hiveCtx.sql("select * from test").show()
  }

}

（注：其中df.createOrReplaceTempView("user")改为df.registerTempTable("user")，因为createOrReplaceTempView方法是2.0.0才有的，registerTempTable是旧版的方法，1.6.0就有了，嫌麻烦就不改代码重新贴图了）

2.3.2 新版api

package com.dkl.leanring.spark.sql

import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**

• 新版本spark-hive测试

• /
  object NewSparkHiveDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
  val spark = SparkSession

  .builder()
  .appName("Spark Hive Example")
  .master("local")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse/")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()
  

  import spark.implicits._
  import spark.sql
  sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
  val data = Array((1, "val1"), (2, "val2"), (3, "val3"))
  var df = spark.createDataFrame(data).toDF("key", "value")
  df.createOrReplaceTempView("temp_src")
  sql("insert into src select key,value from temp_src")
  sql("SELECT * FROM src").show()
  }
  }

2.4 异常及解决方法
在执行insert语句时会出现如下异常信息：

org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=dongkelun, access=EXECUTE, inode="/user/hive/warehouse":root...

原因是：启动 Spark 应用程序的win用户对spark.sql.warehouse.dir没有写权限
解决办法：

hadoop fs -chmod 777 /user/hive/warehouse/

附异常信息截图：