我之前踩过一模一样的坑！你遇到的这个问题，核心原因是Hive的ACID事务表和Spark的默认读取逻辑不兼容，尤其是你创建的这种分桶+ORC格式的事务表。下面给你几个亲测有效的解决方案：

一、修改Spark配置，强制使用Hive原生ORC读取器 #

Spark默认会用自己的ORC解析器，它没法识别Hive事务表特有的文件结构（比如存储增量数据的delta目录）。你需要在启动Spark或者代码里添加以下配置：

// 在Spark代码中设置
spark.conf.set("spark.sql.hive.convertMetastoreOrc", "false")
spark.conf.set("spark.sql.hive.verifyPartitionPath", "false")

或者在spark-submit命令里添加参数：

spark-submit --conf spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=false --conf spark.sql.hive.verifyPartitionPath=false your_app.jar

• spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=false：让Spark放弃自己的ORC解析器，转而使用Hive原生的ORC读取逻辑，这样就能正确解析事务表的数据文件。
• spark.sql.hive.verifyPartitionPath=false：关闭Spark对分区路径的严格验证，避免因为事务表的特殊目录结构触发路径错误。

二、确保Spark与Hive版本兼容 #

如果你的Hive是3.x版本（支持ACID事务的主要版本），一定要保证Spark使用的Hive客户端依赖和Hive服务器版本匹配。比如：

• 如果用Spark 3.x，默认依赖的Hive版本是2.3.x，这时候你需要手动引入Hive 3.x的hive-metastore和hive-exec依赖，可以通过--packages参数指定：

spark-submit --packages org.apache.hive:hive-metastore:3.1.2,org.apache.hive:hive-exec:3.1.2 your_app.jar

版本不匹配会导致Spark无法正确读取Hive事务表的元数据，自然拿不到数据。

三、验证Hive端的数据状态 #

先在Hive CLI里确认数据确实已经提交并能正常查询：

select * from default.Hello;

如果Hive里都查不到数据，那肯定是插入操作没成功，先排查Hive的事务提交情况（比如是否开启了自动提交，或者有没有手动commit）。

四、临时方案：转换为非事务表 #

如果你的场景不需要事务特性，可以把事务表的数据迁移到普通ORC表中：

-- 创建一个和原表结构一致的非事务ORC表
create table default.Hello_non_transactional like default.Hello stored as orc;
-- 迁移数据
insert into default.Hello_non_transactional select * from default.Hello;

之后用Spark读取Hello_non_transactional表，就能正常获取数据了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ajinkya