使用SparkSession读取Hive表到Pandas DataFrame

在SparkSession中获取Hive Engine并执行pd.read_sql操作，可以按照以下步骤：

在创建SparkSession时，添加Hive支持的配置选项，例如：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
            .appName('myApp') \
            .config('spark.sql.catalogImplementation', 'hive') \
            .enableHiveSupport() \
            .getOrCreate()

该配置选项会启用Hive支持，并使用Hive Engine来处理SQL查询。

获取Hive Engine的SQLContext对象，例如：
```
sqlContext = spark.sqlContext
```
该SQLContext对象会使用Hive Engine来执行SQL查询。
使用pd.read_sql方法来执行SQL查询，例如：
```
import pandas as pd

query = 'SELECT * FROM my_table'
df = pd.read_sql(query, sqlContext)
```
该方法会使用Hive Engine来执行SQL查询，并将结果转换为Pandas DataFrame。