本文介绍了在PyCharm中配置PySpark环境的方法。首先需要确保PyCharm连接到虚拟机时使用的Python解释器路径与虚拟机中的环境变量一致，可通过修改/etc/profile文件并执行source命令刷新配置。然后使用清华镜像源通过pip安装PySpark库，安装完成后在PyCharm中验证是否成功。关键点在于保持主机和虚拟机的Python环境路径一致，以及使用镜像源加速安装过程。

本文解决了PyHive查询时遇到的"Table or view not found"错误问题。当Hive CLI能查到表但PyHive查不到时，发现是因为Hive CLI使用原生metastore，而PyHive通过SparkSQL引擎访问数据，两者元数据不一致。解决方法是将SparkThriftServer配置为与Hive共用同一MySQL metastore：1)复制Hive的core-sit