我们知道在Spark中可以通过start-thriftServer.sh 来启动ThriftServer，之后并可以通过beeline或者JDBC来连接并执行Spark SQL。在一般的Spark应用中，通常并不希望另外起一个服务进程，自然就要问：可以在Spark dirver program里启一个嵌入式的ThriftServer吗？
答案是Yes。要启动ThriftServer，首先需要HiveContext，并且需要在Spark中已经configure好了Hive。通过启动HiveContext，可以利用 DataFrame 的saveAsTable方法将dataframe save 成 Hive table，达到持久化效果。下面是代码示例：
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.sql.hive.thriftserver._
// start the Thrift Server with existing sqlContext casting to HiveContext
HiveThriftServer2.startWithContext(sqlContext.asInstanceOf[HiveContext])
// wisdom_lu_country has two columns: id and desc
case class lu_country(id:Short,desc:String)
// load the file as RDD, split each line to id and desc, and convert it to DataFrame
val countryDF = sc.textFile("/FB_100/wisdom_lu_country.csv").map(_.split(‘^‘)).map(p=>lu_country(p(0).toShort,p(1))).toDF()
// save as Hive table
countryDF.write.saveAsTable("wisdom_lu_country")
上述代码在spark-shell中执行成功。
原文：http://www.cnblogs.com/mustone/p/5664373.html