我有一个奇怪的错误，我正在尝试将数据写入hive，它在spark-shell中运行良好，但是当我使用spark-submit时，它会抛出未找到默认错误的数据库/表。
以下是我试图在spark-submit中编写的编码，我正在使用spark 2.0.0的自定义构建
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
sqlContext.table("spark_schema.iris_ori")
以下是我正在使用的命令，
/home/ec2-user/Spark_Source_Code/spark/bin/spark-submit --class TreeClassifiersModels --master local[*] /home/ec2-user/Spark_Snapshots/Spark_2.6/TreeClassifiersModels/target/scala-2.11/treeclassifiersmodels_2.11-1.0.3.jar /user/ec2-user/Input_Files/defPath/iris_spark SPECIES~LBL+PETAL_LENGTH+PETAL_WIDTH RAN_FOREST 0.7 123 12
以下是错误，
16/05/20 09:05:18 INFO SparkSqlParser：解析命令：spark_schema.measures_20160520090502 线程“main”中的异常org.apache.spark.sql.AnalysisException：数据库'spark_schema'不存在; 在org.apache.spark.sql.catalyst.catalog.ExternalCatalog.requireDbExists（ExternalCatalog.scala：37） at org.apache.spark.sql.catalyst.catalog.InMemoryCatalog.tableExists（InMemoryCatalog.scala：195） 在org.apache.spark.sql.catalyst.catalog.SessionCatalog.tableExists（SessionCatalog.scala：360） 在org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.saveAsTable（DataFrameWriter.scala：464） 在org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.saveAsTable（DataFrameWriter.scala：458） 在TreeClassifiersModels $ .main（TreeClassifiersModels.scala：71） 在TreeClassifiersModels.main（TreeClassifiersModels.scala） at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0（Native Method） at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke（NativeMethodAccessorImpl.java:62） at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke（DelegatingMethodAccessorImpl.java:43） 在java.lang.reflect.Method.invoke（Method.java:497） 在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit $ .org $ apache $ spark $ deploy $ SparkSubmit $$ runMain（SparkSubmit.scala：726） 在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit $ .doRunMain $ 1（SparkSubmit.scala：183） 在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit $ .submit（SparkSubmit.scala：208） 在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit $ .main（SparkSubmit.scala：122） 在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main（SparkSubmit.scala）
答案 0 :(得分：2)
问题是因为Spark Version 2.0.0上发生了弃用。 Hive Context在Spark 2.0.0中已弃用。要在Spark 2.0.0上读/写Hive表，我们需要使用Spark会话，如下所示。
val sparkSession = SparkSession.withHiveSupport(sc)