Spark-SQL连接Hive
Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可选择是否包含Hive支持。包含Hive支持的版本支持Hive表访问、UDF及HQL。生产环境推荐编译时引入Hive支持。
内嵌Hive
直接使用无需配置，但生产环境极少采用。
外部Hive
需完成以下配置：
将hive-site.xml拷贝至conf目录
修改数据库连接地址（如jdbc:mysql://node01:3306/myhive  ）
拷贝MySQL驱动到jars目录
拷贝core-site.xml和hdfs-site.xml到conf目录
重启spark-shell
Spark Beeline
基于HiveServer2实现的Thrift服务，兼容HiveServer2协议：
配置hive-site.xml和MySQL驱动
启动Thrift Server
使用beeline连接：beeline -u jdbc:hive2://node01:10000   -n root
Spark-SQL CLI
类似Hive命令行工具：
拷贝MySQL驱动到jars目录
放置hive-site.xml到conf目录
执行bin/spark-sql启动
代码操作Hive
需添加依赖：
关键代码步骤：
设置HADOOP_USER_NAME解决权限问题
配置spark.sql.warehouse.dir指定仓库路径
通过SparkSession执行建库、查库等DDL操作
数据加载与保存
提供通用API支持多种数据格式，默认使用Parquet格式。
通用操作
加载数据：spark.read.format("格式").load("路径")
保存数据：df.write.format("格式").mode("模式").save("路径")
支持格式：csv/json/orc/parquet/textFile/jdbc
Parquet
默认数据源，支持嵌套数据存储
直接使用load/save方法操作
可配置spark.sql.sources.default修改默认格式
JSON
自动推断结构，要求每行为完整JSON
加载：spark.read.json("path")
创建临时表后执行SQL查询
MySQL
依赖mysql-connector-java
两种连接方式：
通过options配置参数
使用Properties对象设置连接属性
支持Append/Overwrite等保存模式 
CSV
配置选项：sep（分隔符）、header（表头）、inferSchema（自动推断类型）