即使在使用enableHiveSupport()之后，也无法使用spark sql交换配置单元分区

在使用enableHiveSupport()之后，可以使用Spark SQL进行交互式查询和分析Hive表数据。然而，有时候可能会遇到无法使用Spark SQL交换配置单元分区的问题。

配置单元分区是Hive中的一种分区方式，它允许将数据按照不同的配置单元进行分区存储，以提高查询性能。但是，在使用enableHiveSupport()之后，Spark SQL默认使用的是Spark自己的元数据存储，而不是Hive的元数据存储。因此，无法直接使用Spark SQL交换配置单元分区。

解决这个问题的方法是使用HiveContext而不是SparkSession来操作Hive表。HiveContext是Spark SQL中专门用于操作Hive的上下文，它可以直接使用Hive的元数据存储，并支持配置单元分区的交换。

以下是使用HiveContext进行配置单元分区交换的示例代码：

import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext

val hiveContext = new HiveContext(sparkContext)
hiveContext.sql("USE your_database_name")
hiveContext.sql("ALTER TABLE your_table_name PARTITION (your_partition_column = your_partition_value) " +
  "EXCHANGE PARTITION (your_partition_column = your_new_partition_value)")

在上述代码中，首先创建了一个HiveContext对象，并指定了使用的数据库。然后，使用Hive SQL语句来交换配置单元分区，其中your_table_name是要进行分区交换的表名，your_partition_column是分区列名，your_partition_value是原始分区值，your_new_partition_value是要交换的新分区值。

需要注意的是，使用HiveContext进行配置单元分区交换需要确保Hive的元数据存储中已经存在相应的分区信息，并且表结构与Hive中的定义一致。

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