首先，要明确spark on hive和hive on spark 的区别。
--spark on hive：是spark 通过spark-sql 使用hive 语句操作hive，底层运行的还是 spark rdd。它是通过sparksql来加载hive的配置文件，获取到hive的元数据信息，这样就可以拿到hive的所有表的数据，接下来就可以用sparksql来操作hive表中的数据。
--hive on spark：是hive的执行引擎变成了spark，不再是mapreduce。这个要相对于麻烦，需要重新编译spark源码，打成jar包，将hive的执行引擎换成spark。
其次，hive的meta数据支持三种方式存储，一种远端存储，两种本地存储。远端存储比较适合生产环境。详细信息查看 hive metastore。
一、本地derby存储
这种方式是最简单的存储方式，本人只在hive-site.xml中添加如下配置：
注意：使用derby存储方式时，运行hive会在当前目录生成一个derby文件和一个metastore_db目录。这种存储方式的弊端是在同一个目录下同时只能有一个hive客户端能使用数据库，否则会提示如下错误：
hive> show tables;
FAILED: Error in metadata: javax.jdo.JDOFatalDataStoreException: Failed to start database 'metastore_db', see the next exception for details.
NestedThrowables:
java.sql.SQLException: Failed to start database 'metastore_db', see the next exception for details.
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask
二、本地mysql存储
这种方式存储需要在本地运行一个mysql服务器，并做如下配置（需要将mysql的jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下）
三、远端mysql
这种方式存储需要在远端服务器运行一个mysql服务器，并且需要在Hive服务器启动meta服务。远程mysql服务器ip：192.168.200.110，数据库hive_remote，配置如下：
注意：这里把hive的服务端和客户端都放在同一台服务器上了。服务端和客户端可以拆开，将hive-site.xml配置文件拆为如下两部分：
1）服务端配置：
2）客户端配置：
启动hive服务端程序：hive --service metastore
客户端直接使用hive命令即可
由于公司使用的是内网环境，网盘用不了，自己装的虚拟环境也不能通过yum来进行安装，下载的rpm包又缺少其他的依赖，只能选择本地derby存储。接下来，配置spark on hive（前提hdfs、yarn、hive已经搭建好了）：
1、hive-site.xml配置：
2、在spark的conf中创建hive-site.xml的软连接 ln -s /xxx/xxx/hive-site.xml
3、配置spark-env.sh：
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_211
export SCALA_HOME=/opt/module/scala-2.11.12
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
4、将spark的jars中的所有包上传到hdfs上，然后在spark-default.xml中配置路径。这样可以提高程序运行过程中寻找jar包的效率
hadoop fs -put spark/jars/* /spark_jars/
spark-default.xml中配置：
spark.yarn.jars=hdfs://hadoop110:9000/spark_jars/*
5、启动hive服务：hive --service metastore &
6、启动spark的thriftserver服务：/opt/module/spark-2.1/sbin/start-thriftserver.sh
7、启动beeline，注意：下次启动需要在同一个目录下，否则就会生成新的元数据文件。
启动多个beeline窗口也可以访问滴。哈哈哈！！！