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以下是使用Spark SQL访问Hive库中所有表元数据信息的Java代码，它通过 hive.metastore.uris 配置项连接到Hive Metastore服务，获取Hive库中所有表的元数据信息：

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class HiveMetadataExample {
    public static void main(String[] args) {

        // 创建SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("HiveMetadataExample")
                .config("hive.metastore.uris", "thrift://<metastore-host>:9083")
                .enableHiveSupport()
                .getOrCreate();

        // 获取Hive库中的所有表
        String dbName = "mydb";
        spark.catalog().setCurrentDatabase(dbName);
        for (String tableName : spark.catalog().listTables()) {
            System.out.println("Table name: " + tableName);

            // 获取表的列信息
            spark.table(tableName).printSchema();

            // 获取表的分区信息
            spark.sql("SHOW PARTITIONS " + tableName).show(false);
        }

        // 停止SparkSession
        spark.stop();
    }
}

其中：

• hive.metastore.uris 配置项指定了Hive Metastore服务的地址和端口；
• enableHiveSupport() 方法启用了对Hive的支持；
• spark.catalog().setCurrentDatabase(dbName) 方法设置了当前使用的Hive库；
• spark.catalog().listTables() 方法获取当前库中所有表的名称列表；
• spark.table(tableName).printSchema() 方法获取指定表的结构信息，包括列名、类型等；
• spark.sql("SHOW PARTITIONS " + tableName).show(false) 方法获取指定表的所有分区信息。
  在实际使用中，需要将 替换为真实的Hive Metastore服务器地址和端口。

Spark使用Hive Metastore API来访问Hive元数据，而Hive Metastore API是通过JDBC和Thrift协议提供的。具体来说，Spark在启动时会连接到Hive Metastore服务器，然后通过调用相应的API来获取Hive库和表的元数据信息。
Spark SQL将Hive库和表的元数据信息封装到Catalog中，提供了一些API来操作Catalog，包括创建/删除数据库、表、列等。在Spark中，Catalog具有可插拔的特性，不仅支持Hive Metastore作为元数据存储，还支持其它元数据存储如Amazon S3、PostgreSQL等。
因此，访问Hive元数据的方式就是通过Spark提供的Catalog API来操作，并且需要将Catalog配置为使用Hive Metastore作为元数据存储。例如，在Spark Shell中，要访问Hive库和表的元数据