供将来参考：r studio-dataproc-
在这种情况下，我将数据从hivedb推送到spark中，并使用sparkyr包在同一集群中的r studio服务器中建立连接。如果您希望直接连接到hive，还可以检查“hive-r-jdbc”连接。
gcp在计算引擎上提供了r studio server pro，但并不经济。我用了大约8小时，一周5天的费用是21美元，而你现在看到的是100美元以上。我希望以下步骤能对您有所帮助：
r工作室运行在8787端口。您必须将此端口添加到防火墙网络规则中。滚动到你的gcp汉堡包图标，向下滚动到vpc网络，点击防火墙规则并添加8787。以后应该是这样的

根据您的需求和位置设置dataproc集群。然后ssh进入浏览器窗口或通过gcloud命令行运行。当提示在Cloudshell中运行时，只需按enter键。

进入window/gcloud命令行后，为r server添加一个用户：

sudo adduser rstudio

设置密码。记住它。
接下来转到r studio网站，链接：https://dailies.rstudio.com/ 点击ubuntu上的r studio服务器。复制链接地址

返回窗口/命令行并安装它。将链接地址粘贴在sudo wget之后，如下所示：

sudo wget https://s3.amazonaws.com/rstudio-ide-build/server/trusty/amd64/rstudio-server-1.2.650-amd64.deb

然后运行：

sudo apt-get install gdebi-core

接着：注意这是上面链接中的r版本。

sudo gdebi rstudio-server-1.2.650-amd64.deb

按“是”接受，您将看到一条消息r server active（running）。现在导航到gcp中的computeengine选项卡并复制主集群的外部ip（第一个）。现在打开新浏览器并输入：

http://<yourexternalIPaddress>:8787

这将打开r studio服务器，现在输入使用的id作为“rstudio”和您之前设置的密码。现在您已经从dataproc集群启动并运行了r studio服务器。

Hive：

回到终点站，进入

beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000/default -n *myusername*@*clustername-m* -d org.apache.hive.jdbc.HiveDriver

我们将从hdfs（即google云存储）将数据导入hive。在这里，我们只是将数据从bucket复制到hive表中。输入命令：

CREATE EXTERNAL TABLE <giveatablename>
    (location CHAR(1),
     dept CHAR(1),
     eid INT,
     emanager VARCHAR(6))
 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
 LOCATION 'gs://<yourgooglestoragebucket>/<foldername>/<filename.csv>';

现在您在hiveyourtablename中有了一个表，其中包含特性->位置、部门、eid和emanager->来自google云存储中的csv文件->gs://
现在退出配置单元（ctrl+z）并键入：

ln -s /etc/hive/conf/hive-site.xml /etc/spark/conf/hive-site.xml

这是指向配置单元中要spark的配置文件的链接。这样做比将文件复制到该位置更好。因为可能会有混乱。
Spark：
通过键入以下内容登录spark shell：

spark-shell

现在输入：

spark.catalog.listTables.show

检查hivedb中的表是否存在。

现在转到rstudio服务器浏览器并运行以下命令：

library(sparklyr)
  library(dplyr)
  sparklyr::spark_install()
  #config
  Sys.setenv(SPARK_HOME="/usr/lib/spark")
  config <- spark_config()
  #connect
  sc <- spark_connect(master="yarn-client",config = config,version="2.2.1")

现在在右侧，您将看到环境旁边一个名为“connection”的新选项卡。这是您的spark群集连接，单击它，它将显示hive中的表名。