本文介绍了如何使用Spark读取Hive的分桶表，并通过无shuffle join进行高效的数据处理。首先创建SparkSession启用Hive支持，然后读取分桶表转化为DataFrame，注册为临时表。接着，通过JOIN操作实现无shuffle join，利用共同列作为连接键，提高处理速度。最后展示查询结果并关闭SparkSession。
在大数据处理中，Spark是一个非常强大的分布式计算框架，而Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具。当我们需要对Hive中的分桶表进行处理时，可以利用Spark提供的API来读取和处理这些表。在本文中，我们将讨论如何使用Spark读取Hive分桶表，并通过无shuffle join的方式进行数据处理。
分桶表是Hive中一种特殊的表结构，它将数据按照某个列的哈希值进行分桶存储。这种分桶方式可以提高查询效率，特别是在进行连接操作时。而无shuffle join是指在连接操作时，不需要进行数据的重新分配和洗牌操作，从而提高了处理速度。
下面是使用Spark读取Hive分桶表并进行无shuffle join的代码示例：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object HiveBucketTableProcessing 
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