Spark SQL主要提供了两个工具来访问hive中的数据，即CLI和ThriftServer。前提是需要Spark支持Hive，即编译Spark时需要带上hive和hive-thriftserver选项，同时需要确保在$SPARK_HOME/conf目录下有hive-site.xml配置文件（可以从hive中拷贝过来）。在该配置文件中主要是配置hive metastore的URI（Spark的CLI和ThriftServer都需要）以及ThriftServer相关配置项（如hive.server2.thrift.bind.host、hive.server2.thrift.port等）。注意如果该台机器上同时运行有Hive ThriftServer和Spark ThriftServer，则hive中的hive.server2.thrift.port配置的端口与spark中的hive.server2.thrift.port配置的端口要不一样，避免同时启动时发生端口冲突。
启动CLI和ThriftServer之前都需要先启动hive metastore。执行如下命令启动：
[root@BruceCentOS ~]# nohup hive --service metastore &
成功启动后，会出现一个RunJar的进程，同时会监听端口9083（hive metastore的默认端口）。
先来看CLI，通过spark-sql脚本来使用CLI。执行如下命令：
[root@BruceCentOS4 spark]# $SPARK_HOME/bin/spark-sql --master yarn
上述命令执行后会启动一个yarn client模式的Spark程序，如下图所示：
同时它会连接到hive metastore，可以在随后出现的spark-sql>提示符下运行hive sql语句，比如：
其中每输入并执行一个SQL语句相当于执行了一个Spark的Job，如图所示：
也就是说执行spark-sql脚本会启动一个yarn clien模式的Spark Application，而后出现spark-sql>提示符，在提示符下的每个SQL语句都会在Spark中执行一个Job，但是对应的都是同一个Application。这个Application会一直运行，可以持续输入SQL语句执行Job，直到输入“quit;”，然后就会退出spark-sql，即Spark Application执行完毕。
另外一种更好地使用Spark SQL的方法是通过ThriftServer，首先需要启动Spark的ThriftServer，然后通过Spark下的beeline或者自行编写程序通过JDBC方式使用Spark SQL。
通过如下命令启动Spark ThriftServer：
[root@BruceCentOS4 spark]# $SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh --master yarn
执行上面的命令后，会生成一个SparkSubmit进程，实际上是启动一个yarn client模式的Spark Application，如下图所示：
而且它提供一个JDBC/ODBC接口，用户可以通过JDBC/ODBC接口连接ThriftServer来访问Spark SQL的数据。具体可以通过Spark提供的beeline或者在程序中使用JDBC连接ThriftServer。例如在启动Spark ThriftServer后，可以通过如下命令使用beeline来访问Spark SQL的数据。
[root@BruceCentOS3 spark]# $SPARK_HOME/bin/beeline -n root -u jdbc:hive2://BruceCentOS4.Hadoop:10003
上述beeline连接到了BruceCentOS4上的10003端口，也就是Spark ThriftServer。所有连接到ThriftServer的客户端beeline或者JDBC程序共享同一个Spark Application，通过beeline或者JDBC程序执行SQL相当于向这个Application提交并执行一个Job。在提示符下输入“!exit”命令可以退出beeline。
最后，如果要停止ThriftServer（即停止Spark Application），需要执行如下命令：
[root@BruceCentOS4 spark]# $SPARK_HOME/sbin/stop-thriftserver.sh
综上所述，在Spark SQL的CLI和ThriftServer中，比较推荐使用后者，因为后者更加轻量，只需要启动一个ThriftServer（对应一个Spark Application）就可以给多个beeline客户端或者JDBC程序客户端使用SQL，而前者启动一个CLI就启动了一个Spark Application，它只能给一个用户使用。