要将Spark DataFrame保存为Hive表，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经正确地配置了Spark与Hive的集成。这可以通过在Spark的配置文件中设置以下属性来实现：

spark.sql.catalogImplementation=hive

2. 导入必要的库：

from pyspark.sql import SparkSession

3. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Save DataFrame to Hive Table") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

4. 加载或创建DataFrame。这里使用一个示例DataFrame：

data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

5. 将DataFrame保存为Hive表，可以使用saveAsTable方法。在保存之前，可以先创建一个Hive数据库并切换到该数据库：

spark.sql("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase")
spark.sql("USE mydatabase")
df.write.saveAsTable("mytable")

这将在Hive中创建一个名为mytable的表，并将DataFrame的内容保存到该表中。

完整的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Save DataFrame to Hive Table") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

spark.sql("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase")
spark.sql("USE mydatabase")
df.write.saveAsTable("mytable")

这样就可以将Spark DataFrame保存为Hive表。