在Apache Spark中，有几个不同的Metastore/Data Catalog选项可供选择。以下是几个常用的选项及其示例代码解决方法：

1. Hive Metastore: Hive Metastore是一个流行的Metastore选项，它使用Apache Hive的元数据存储。你可以使用Hive Metastore来管理Spark中的表和元数据。

   示例代码：

   import org.apache.spark.sql.SparkSession
   
   val spark = SparkSession.builder()
     .appName("Hive Metastore Example")
     .enableHiveSupport()
     .getOrCreate()
   
   // 创建一个Hive表
   spark.sql("CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING)")
   
   // 查询Hive表
   spark.sql("SELECT * FROM my_table").show()
   

2. JDBC Metastore: JDBC Metastore选项可以使用关系数据库（如MySQL、PostgreSQL等）作为Spark的Metastore。你需要配置JDBC连接信息以及相应的数据库表结构。

   示例代码：

   import org.apache.spark.sql.SparkSession
   
   val spark = SparkSession.builder()
     .appName("JDBC Metastore Example")
     .config("spark.sql.catalog.jdbc.url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb")
     .config("spark.sql.catalog.jdbc.user", "root")
     .config("spark.sql.catalog.jdbc.password", "password")
     .config("spark.sql.catalog.jdbc.table", "spark_table")
     .getOrCreate()
   
   // 创建一个JDBC表
   spark.sql("CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING) USING JDBC")
   
   // 查询JDBC表
   spark.sql("SELECT * FROM my_table").show()
   

3. Delta Lake: Delta Lake是一个用于数据湖的开源项目，它提供了一个事务性的Metastore和数据版本控制功能。你可以使用Delta Lake来管理和查询Spark中的表。

   示例代码：

   import org.apache.spark.sql.SparkSession
   
   val spark = SparkSession.builder()
     .appName("Delta Lake Example")
     .getOrCreate()
   
   // 创建一个Delta表
   spark.sql("CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING) USING delta")
   
   // 查询Delta表
   spark.sql("SELECT * FROM my_table").show()
   

以上是几个常用的Apache Spark的Metastore/Data Catalog选项及其示例代码解决方法。你可以根据自己的需求选择合适的选项来管理和查询Spark中的表和元数据。