数据存储在hive中hive中分区表和不分区的表都有需要使用spark定时扫描hive中不满足数据标准的表名、字段、数据内容请帮我设计具体的方案针对spark查询部分写出具体代码已有检测字段名函数checkFiled字段名字段类型表名检测函数checkTable表名数据检查chekData类型内容

方案设计：

1. 定义一个函数scanHiveTables，用于扫描hive中所有表名和表结构，并返回不符合数据标准的表名和字段名列表。
2. 在scanHiveTables函数中，使用hiveContext读取hive元数据，获取所有表名和表结构信息。
3. 对于每张表，使用checkTable函数检查表名是否符合标准，如果不符合，将表名加入不符合标准的表名列表。
4. 对于每个字段，使用checkFiled函数检查字段名和字段类型是否符合标准，如果不符合，将字段名加入不符合标准的字段名列表。
5. 在scanHiveTables函数中，遍历完所有表后，返回不符合标准的表名和字段名列表。
6. 定义一个函数checkTableData，用于检查表中数据是否符合标准。
7. 在checkTableData函数中，使用spark读取hive表数据，并遍历每条数据。
8. 对于每个字段，使用checkData函数检查数据类型和内容是否符合标准，如果不符合，将数据内容和对应的字段名、表名加入不符合标准的列表。
9. 在checkTableData函数中，遍历完所有数据后，返回不符合标准的数据内容、字段名和表名列表。
10. 定时运行scanHiveTables和checkTableData函数，将结果发送给相关人员。

具体代码如下：

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

// 定义检查字段名和字段类型的函数
def checkFiled(fieldName: String, fieldType: String): Boolean = {
  // TODO: 根据具体的数据标准检查字段名和字段类型是否符合标准
}

// 定义检查表名的函数
def checkTable(tableName: String): Boolean = {
  // TODO: 根据具体的数据标准检查表名是否符合标准
}

// 定义检查数据类型和内容的函数
def checkData(dataType: String, dataContent: String): Boolean = {
  // TODO: 根据具体的数据标准检查数据类型和内容是否符合标准
}

// 定义扫描hive表的函数，返回不符合数据标准的表名和字段名列表
def scanHiveTables(hiveContext: HiveContext): (List[String], List[(String, String)]) = {
  var invalidTables = List.empty[String]
  var invalidFields = List.empty[(String, String)]

  // 获取所有表名和表结构信息
  val tables = hiveContext.tableNames()
  tables.foreach(table => {
    // 检查表名是否符合标准
    if (!checkTable(table)) {
      invalidTables = table :: invalidTables
    }

    val schema = hiveContext.table(table).schema
    // 遍历表中所有字段
    schema.foreach(field => {
      // 检查字段名和字段类型是否符合标准
      if (!checkFiled(field.name, field.dataType.toString)) {
        invalidFields = (table, field.name) :: invalidFields
      }
    })
  })

  (invalidTables, invalidFields)
}

// 定义检查表数据的函数，返回不符合数据标准的数据内容、字段名和表名列表
def checkTableData(hiveContext: HiveContext, tableName: String): List[(String, String, String)] = {
  var invalidData = List.empty[(String, String, String)]

  // 读取hive表数据
  val data = hiveContext.table(tableName).collect()
  data.foreach(row => {
    // 遍历每条数据
    row.schema.foreach(field => {
      val value = row.getAs(field.name)

      // 检查数据类型和内容是否符合标准
      if (!checkData(field.dataType.toString, value.toString)) {
        invalidData = (tableName, field.name, value.toString) :: invalidData
      }
    })
  })

  invalidData
}

// 主函数
def main(args: Array[String]): Unit = {
  val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Hive Data Check")
  val sc = new SparkContext(sparkConf)
  val hiveContext = new HiveContext(sc)

  // 扫描hive中不符合数据标准的表名和字段名
  val (invalidTables, invalidFields) = scanHiveTables(hiveContext)
  // TODO: 发送不符合数据标准的表名和字段名给相关人员

  // 检查hive中不符合数据标准的数据内容
  invalidTables.foreach(table => {
    val invalidData = checkTableData(hiveContext, table)
    // TODO: 发送不符合数据标准的数据内容、字段名和表名给相关人员
  })
}
``