在Spark中使用Hive作为执行引擎是可行的。下面是一个使用Spark和Hive的示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkHiveExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Spark Hive Example")
      .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") // 设置Hive的数据仓库目录
      .enableHiveSupport() // 启用Hive支持
      .getOrCreate()

    // 使用Hive执行引擎执行HiveQL查询
    spark.sql("SELECT * FROM my_table").show()

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }
}

请确保已正确配置Spark和Hive，并将spark.sql.warehouse.dir设置为Hive数据仓库的目录。在上面的示例中，我们使用了enableHiveSupport()方法来启用Hive支持，并使用spark.sql()方法来执行HiveQL查询。

请注意，要在Spark中使用Hive作为执行引擎，需要在Spark配置中设置hive-site.xml的位置，并正确配置Hive的元数据存储位置。