最后，我用老式的方法自己做。借助以下代码：

val rawSchema = sqlContext.read.avro("Path").schema
val schemaString = rawSchema.fields.map(field => field.name.replaceAll("""^_""", "").concat(" ").concat(field.dataType.typeName match {
        case "integer" => "int"
        case smt => smt
      })).mkString(",\n")

      val ddl =
      s"""
         |Create external table $tablename ($schemaString) \n
         |partitioned by (y int, m int, d int, hh int, mm int) \n
         |Stored As Avro \n
         |-- inputformat 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat' \n
         | -- outputformat 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerOutputFormat' \n
         | Location 'hdfs://$path'
       """.stripMargin

注意，列名不能以开头 _ Hive无法解析 integer . 我想说的是，这种方式是不灵活的，但工作。如果有人有更好的主意，请发表评论。

我没有找到一种自动推断外部表模式的方法。所以我为string类型创建了case。可以为数据类型添加case。但我不知道你有多少列。我道歉，因为这可能不是一个干净的方法。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode};
import org.apache.spark.sql.types.{StructType,StructField,StringType};

val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
val results = hiveContext.read.format("com.databricks.spark.avro").load("people.avro")

val schema = results.schema.map( x => x.name.concat(" ").concat( x.dataType.toString() match { case "StringType" => "STRING"} ) ).mkString(",")

val hive_sql = "CREATE EXTERNAL TABLE people_and_age (" + schema + ")                  ROW FORMAT DELIMITED                 FIELDS TERMINATED BY ','                LOCATION '/user/ravi/people_age'"

hiveContext.sql(hive_sql)
results.saveAsTable("people_age",SaveMode.Overwrite)
hiveContext.sql("select * from people_age").show()

请尝试以下代码。

val htctx= new HiveContext(sc)
htctx.sql(create extetnal table tablename schema partitioned by attribute row format serde serde.jar field terminated by value location path)