在尝试执行简单的SQL查询时，pyspark.sql出现问题，但是出现以下错误：
AnalysisException：'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException： java.lang.RuntimeException：无法实例化 org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient;'
最初读取Hive表的代码可以正常工作：
df = spark.read.csv（“ hdfs：// localhost：54310 / user / hduser / creditfraud / creditscoring.csv”， header = True，sep ='，'，inferSchema = True）df.printSchema（）
但是，一旦我运行spark.sql，就会遇到一些麻烦：
df.createOrReplaceTempView（“ CreditTempTable”）
df1 = spark.sql（“ SELECT * FROM CreditTempTable LIMIT 10”）df1.show（）
Hive 2.3.5正常工作，我可以看到表并在其中运行SQL代码，因此我认为问题出在以下Spark和Linux配置文件中：
spark-defaults.conf：
spark.sql.hive.metastore.version 2.3.0
spark.sql.hive.metastore.jars / usr / local / hive / lib / ：/ usr / local / hadoop / share / hadoop /
.bashrc配置文件：
设置HIVE_HOME导出
HIVE_HOME = / usr / local / hive 导出HIVE_CONF_DIR = / usr / local / hive / conf PATH = $ PATH：$ HIVE_HOME / bin 导出路径 导出HADOOP_CLASSPATH = $ HADOOP_CLASSPATH：/ usr / local / hive / lib / *
设置Spark变量
导出SPARK_HOME = / usr / local / spark PATH = $ PATH：$ SPARK_HOME / bin 导出PYSPARK_PYTHON = python3导出 PYSPARK_DRIVER_PYTHON = jupyter导出 PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS =“笔记本”
如果您能帮助我弄清问题的根源，我将不胜感激。