https://www.iteblog.com/archives/955.html

https://cloud.tencent.com/developer/article/1352376

https://blog.csdn.net/pzw_0612/article/details/48064697

https://blog.csdn.net/gezailushang/article/details/83586042

有五种方法：

一，先把Hive表转化为DataFrame，再基于DataFrame.writer.csv()（DataFrameWriter.csv）导出到HDFS。

df = spark.sql("select * from test.student3")

df.write.csv()

二，是pyspark利用spark.sql(sql_str)，spark是HiveContext。

spark.sql("")

三，使用hive的insert语法导出文件，导出的是hive的文件，不是完整的csv文件。

insert overwrite local directory '/url/lxb/hive'
row format delimited
fields terminated by ','
select * from table_name limit 100

四，hive执行参数-e

hive -e 'select * from test.student3' >> /usr/lxb/student.txt

hive -e 'set hive.execution.engine=tez; set hive.cli.print.header=true; set hive.resultset.use.unique.column.names=false; select * from database.table' | sed 's/x01/,/g' > /usr/lxb/hive/test.csv

五， 先把Hive表转化为DataFrame，再基于DataFrame.toPandas()转化为pandas的DataFrame，然后再利用DataFrame.to_csv导出到本地。

to_csv参数可以参照下面的链接：

https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80033341

https://blog.csdn.net/qton_csdn/article/details/70493196