1. 出现错误前进行的操作。设置hive计算引擎设置为spark，并添加了一些配置项

   set spark.executor.memory=4g;
   set spark.yarn.executor.memoryOverhead=4096;
   set hive.exec.parallel = true;
   set hive.execution.engine=spark;
   

2. 日志输出

   =================JOB OUTPUT BEGIN=================
   Logging initialized using configuration in file:/etc/ecm/hive-conf-2.3.5-	1.0.8/hive-log4j2.properties Async: true
   OK
   Time taken: 1.465 seconds
   FAILED: SemanticException Failed to get a spark session: 	org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Failed to create spark client.
   =================JOB OUTPUT END=================
   

3. 原因分析
   看到网上有的说是版本不匹配，但是这里我用的是阿里云的EMR，暂时排除这个原因。
   继续搜索，看到http://blog.sina.com.cn/s/blog_6dd718930102z2un.html这个文章，文章中分析的原因是集群资源满了之后，新开job无法获取资源时就会抛出这个错误。我查看了当时集群资源占用情况后发现job运行时集群资源确实被占满，于是采取文章中的方法，设置spark session的超时时间为15分钟
   set hive.spark.client.server.connect.timeout=900000;
   但是这个也不能完美解决，后来又出现了一次这个错误。解决的方法可以是
   1. 继续增加超时时间。
   2. 或者更改计算引擎为tez，因为相较于spark，tez能够及时的释放资源，重用container，节省调度时间，对内存的资源要求率不高； 而spark如果存在迭代计算时，container一直占用资源（这个也是看别的介绍这样说的）set hive.execution.engine=tez;
   3. 将job执行期间的其它作业挪到其它时间点。

资料：

spark与tez比较
https://blog.csdn.net/w892824196/article/details/102465885