一个SparkSession对象只能使用一个hive元数据，且中间不可变更，若想spark程序能访问多个hive元数据，有以下两种方法：
方法一：
采用jdbc方式建立多个hive连接。
方法二：
程序前后创建两个SparkSession对象（不能共存），分别用 hive.metastore.uris 选项指定不同的hive服务地址：
val spark = SparkSession .builder() .appName("Test") .config("spark.sql.parquet.writeLegacyFormat", true) .config("hive.metastore.uris", "thrift://10.18.2.3:9083") .enableHiveSupport() .getOrCreate()val df = spark.table("...")df.createOrReplaceGlobalTempView("tempView")val spark1 = spark.newSession //此新的SparkSession对象能够看到表tempViewspark.stop()val spark2 = SparkSession .builder() .appName("Test") .config("spark.sql.parquet.writeLegacyFormat", true) .config("hive.metastore.uris", "thrift://10.18.2.4:9083") .enableHiveSupport() .getOrCreate()//spark2对象看不到表tempView 用这种方法可以在一个程序中先后分别使用两个hive的数据，但是却不能同时使用两个hive的数据，也不能在两个hive之间共享数据。因为——
createOrReplaceGlobalTempView方法注册的全局表只能在上下文相同的SparkSession对象间可见：
spark是注册全局表时用的SparkSession对象，则此全局表对spark.newSession返回的新对象可见；而对于用SparkSession.builder().getOrCreate()返回的新对象不可见。 spark.newSession和spark共享相同的SparkContext，newSession方法的文档是这样说的：
使用隔离的SQL配置启动新会话。临时表，已注册的函数被隔离，但共享底层的SparkContext和缓存数据。
所以方法二不能跨hive共享数据。