遵循spark上的官方hive文档：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/hive+on+spark%3a+getting+started
您可以使用以下命令在配置单元上设置spark引擎：

set hive.execution.engine=spark;

或者将其添加到hive-site.xml（请参阅kanishka post）
然后在hive2.2.0之前，将spark程序集jar复制到hivehome/lib。
从hive2.2.0开始，spark上的hive运行spark2.0.0及更高版本，而spark2.0及更高版本没有装配jar。
要使用yarn模式（yarn client或yarn cluster）运行，请将以下jar复制到hive\u home/lib。
scala库
Spark芯
Spark网络公用
设置spark\u主页：

export $SPARK_HOME=/path-to-spark

启动spark master和workers：

spark-class org.apache.spark.deploy.master.Master

spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://MASTER_IP:PORT

配置spark：

set spark.master=<Spark Master URL>;
set spark.executor.memory=512m; 
set spark.yarn.executor.memoryOverhead=10~20% of spark.executor.memory(value);     
set spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer;

将hive-site.xml放到spark conf目录中

配置单元可以支持多个执行引擎。就像泰兹，斯帕克。可以在hive-site.xml中设置属性

</property> 
<name>hive.execution.engine</name>
<value>spark</value>
<description>
 I am choosing Spark as the execution engine
</description>
</property>

将jars spark程序集jar复制到hive\u home/lib
把Spark放在家里
设置以下属性

set spark.master=<Spark Master URL>
set spark.eventLog.enabled=true;
set spark.eventLog.dir=<Spark event log folder (must exist)>
set spark.executor.memory=512m;             
set spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer;

我想以上步骤就足够了