通常来说， Spark 和 Hive 本质上是没有关系的，两者可以互不依赖。但是在企业实际应用中，经常把二者结合起来使用。Spark 和 Hive 结合和使用的方式，主要有以下三种：
1 、 Hive on Spark
在这种模式下，数据是以 table 的形式存储在 hive 中的，用户处理和分析数据，使用的是 Hive 语法规范的hql。 但 这些 hql ，在用户提交执行时，底层会经过解析编译以 Spark 作业的形式来运行 。（事实上，Hive早期只支持一种底层计算引擎，即 MapReduce ，后期在 Spark 因其快速高效占领大量市场后， Hive 社区才主动拥抱Spark ，通过改造自身代码，支持了 Spark 作为其底层计算引擎。目前 Hive 支持了三种底层计算引擎，即mr ， Tez 和 Spark 。用户可以通过 set hive.execution.engine=mr/tez/spark 来指定具体使用哪个底层计算引擎。
2 、 Spark on Hive
Spark 本身只负责数据计算处理，并不负责数据存储。 其计算处理的数据源，可以以插件的形式支持很 多种数据源，这其中也包括 hive 。 当我们使用 Spark 来处理分析存储在 Hive 中的数据时，这种模式就称 为为 Spark on Hive 。这种模式下，用户可以使用 Spark 的 java/scala/pyhon/r 等 api ，也可以使用 Spark 语法规范的sql ，甚至也可以使用 hive 语法规范的 hql （之所以也能使用 hql ，是因为 Spark 在推广面世之初，就主动拥抱了hive ，通过改造自身代码提供了原生对 hql 包括 hive udf 的支持，这也是市场推广策略的一种吧）。
3 、 Spark+Spark Hive catalog
这是 Spark 和 Hive 结合的一种新形势，随着数据湖相关技术的进一步发展，这种模式现在在市场上受到了越来越多用户的青睐。其本质是，数据以 orc/parquet/delta lake 等格式存储在分布式文件系统如 hdfs 或 对象存储系统如 s3 中，然后通过使用 Spark 计算引擎提供的 scala/java/python 等 api 或 Spark 语法规范的 sql 来进行处理 。由于在处理分析时针对的对象是 table ，而 table 的底层对应的才是 hdfs/s3 上的文件 / 对象，所以我们需要维护这种table 到文件 / 对象的映射关系，而 Spark 自身就提供了 Spark Hive catalog 来维护这种table 到文件 / 对象的映射关系。注意这里的 Spark Hive catalog ，其本质是使用了 Hive 的 metasore 相关api来读写表到文件 / 对象的映射关系（以及一起其他的元数据信息）到 metasore db 如 mysql ， postgresql等数据库中。（由于Spark 编译时可以把 Hive metastore api 等相关代码一并打包到 Spark 的二进制安装包中，所以使用这种模式，我们并不需要额外单独安装hive ）。