要在Spark中跨集群读取Hive数据，可以使用Spark的HiveWarehouseConnector来连接到Hive数据库。以下是一个示例代码，演示如何在Spark中跨集群读取Hive数据：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder
.appName("Read from Hive")
.config("spark.sql.hive.metastore.version", "3.0.0")
.config("spark.sql.hive.metastore.jars", "/path/to/hive-jars")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
// 通过HiveWarehouseConnector连接到Hive数据库
val hiveTable = spark.read.format("com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.HiveWarehouseConnector")
.option("url", "jdbc:hive2://<hive-server>:<port>")
.option("dbcp.username", "<username>")
.option("dbcp.password", "<password>")
.option("dbcp.driver", "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")
.option("database", "<database>")
.option("table", "<table>")
.load()
hiveTable.show()
需要注意的是，以上代码中的spark.sql.hive.metastore.version和spark.sql.hive.metastore.jars需要根据你的Hive版本和安装路径进行调整。此外，还需要替换jdbc//<hive-server>:<port>、<username>、<password>、<database>和<table>为实际的Hive连接信息。
通过以上步骤，你就可以在Spark中跨集群读取Hive数据了。
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