如果您想从cluster 1读取配置单元表作为 Dataframe ，并在转换 Dataframe 后将其作为配置单元表写入cluster 2，您可以尝试以下方法。
1.确保hiveserver 2正在两个群集上运行运行服务器命令为
配置单元--服务配置单元rever 2
配置单元-服务元存储
1.请确保配置单元正确配置了用户名/密码。您可以将用户名/密码都标记为空，但会收到一个错误，您可以通过引用此link来解决此问题。
1.现在从cluster 1读取hive表作为spark Dataframe ，并在转换后将其写入cluster 2的hive表。

// spark-scala code

val sourceJdbcMap = Map(
 "url"->"jdbc:hive2://<source_host>:<port>", //default port is 10000
 "driver"->"org.apache.hive.jdbc.HiveDriver",
 "user"->"<username>",
 "password"->"<password>",
 "dbtable"->"<source_table>")

val targetJdbcMap = Map(
 "url"->"jdbc:hive2://<target_host>:<port>", //default port is 10000
 "driver"->"org.apache.hive.jdbc.HiveDriver",
 "user"->"<username>",
 "password"->"<password>",
 "dbtable"->"<target_table>")

val sourceDF = spark.read.format("jdbc").options(sourceJdbcMap).load()

val transformedDF = //transformation goes here...

transformedDF.write.options(targetJdbcMap).format("jdbc").save()

我能够使用Spark从一个启用HA的Hadoop集群hdfs位置进行读取，并通过以下步骤写入另一个启用HA的Hadoop集群hdfs位置：

**1）**检查两个服务器中的KDC是属于相同领域还是不同领域。如果相同，则跳过此步骤，否则在两个KDC之间设置跨领域验证。可能的方法如下：https://community.cloudera.com/t5/Community-Articles/Setup-cross-realm-trust-between-two-MIT-KDC/ta-p/247026
方案1：这是一个重复的读写操作
**2）**按照中提到的步骤编辑源集群的hdfs-site.xml：https://docs.cloudera.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.6.4/bk_administration/content/distcp_between_ha_clusters.html
**3）**在应用程序启动时在spark conf中添加以下属性：spark.kerberos.access.hadoopFileSystems=hdfs://targetCluster-01.xyz.com:8020基本上，该值应该是 * 活动名称节点 * 的InetSocketAddress。
**4）**在您的程式码中，给予目的hdfs位置的绝对路径。例如：df.write.mode(SaveMode.Append).save("hdfs://targetCluster-01.xyz.com/usr/tmp/targetFolder")
注意：在步骤4中，您还可以提供类似hdfs://targetCluster/usr/tmp/targetFolder的逻辑路径，因为我们已经在hdfs-site.xml中添加了目标namservice。
方案2：这是一个临时请求，您只需执行一次读写操作

跳过上述步骤#2。
按照步骤3和步骤4进行操作。

PS：作业的用户应有权访问这两个集群，以便执行此操作。