想要读取Hive的数据我们首先要从集群中需要xml文件获取下来，分别是core-site.xml、hdfs-site.xml、hive-site.xml，将这三个文件放在项目的resource目录下，spark运行的时候会自动读取

在原本的Spark pom文件中导入spark-hive的包，大家根据自己的scala和spark的版本去选择自己合适的，我用的如下

		<dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
            <version>2.0.2</version>
        </dependency>

这种方法读取时，只是SparkSession的创建有些不一样罢了，其他的操作没什么异样，代码如下

package com.sparksql

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkOnHive {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //hive的表数据文件在hdfs上的存放地址，如果你的hive-env里面有hive表数据位置就不用配置这一项
    val warehouseLocation = "hdfs://hdp2:9000/user/hive/warehouse"

    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("Spark Hive Example")
      .master("local")
      .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)//我的hive配置文件里没写表数据存放地址用的是hive自己默认的路径，所以我要另外修改sparksql-hive的table数据源，指定到hive表数据去
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    import spark.sql

	//测试，spark会自动读取配置
    sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
    sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")
    sql("SELECT * FROM src").show()
    sql("SELECT avg(age) avgage FROM student").show()
  }
}

这里解释一下，Spark操作Hive数据的时候，那三个配置文件，可以没有hive-site.xml，但是没有其他两个文件执行操作hive数据的代码就会报错，说找不到配置，或者没有权限，这一点其实我也一直有些迷茫，之后我自己测试了一下

这里先告诉大家的是，如果你没有hive-site.xml，Spark会自动使用内置的hive环境，内置的hive环境如果你是在开发工具中直接运行代码，你会发现在代码的路径下会生成hive自带的元数据库，就是那个不支持高并发的基于文件的元数据库，而表数据存放地址也会生成

返回头说前面的问题，我自己尝试之后发现，通过你不放另外两个文件，而且还没有去配置HADOOP_HOME，那么就会报错找不到配置文件之类的，而你配置了HADOOP_HOME，则是用你本地的HADOOP测试环境，不过因为本地我们只是测试跑代码之类的，所以一般也不去本地的HADOOP上配置东西，导致它用的都是默认的配置，所以你运行之后会发现，报各种各样的奇葩错误

我当初刚接触大数据的时候，想过一个问题Spark都有内置的Hive了，完全撇开Hadoop不就完了吗，但是最后发现，这个想法不可能，因为hive的底层就是一个依赖hadoop存在的数据管理工具，Spark的内置hive只是替换了这个工具，而没有代替hadoop

当然我上面写的代码是Spark融合了Sqlsession和hiveSession产生了SparkSession之后的写法，现在任然有很多人喜欢使用以前的写法，博文开始pom中让大家导入的那个spark-hive的jar中任然支持老旧的写法，我也给大家找了一个旧API的写法

	val sparkConf=new SparkConf()
    sparkConf.setAppName("SQLContextApp").setMaster("local[2]")
    val sc= new SparkContext(sparkConf)

    val hiveContext=new HiveContext(sc)

	//下面的操作，和SqlSession没差别
    hiveContext.table("emp").show

不过这个API，它在2.0.0版本的jar开始就过时了，不建议大家使用