DataWorks中spark-sql的开发流程是什么？

DataWorks中开发Spark SQL的主要流程是:

写Spark SQL语句:
使用SQL语法编写Spark任务所需的SQL查询、离线计算等语句。

在Spark SQL执行器节点中填写SQL语句:
在DataWorks右侧资源组中,添加Spark SQL执行器节点,在节点属性中填写SQL语句。

选择数据源:
选择Spark任务需要访问的数据源,如ODPS、MySQL等。将数据源连接到资源组中。

为Spark SQL配置运行环境:
配置 executor 数目、内存、Spark version 等运行环境参数。

定义依赖关系和参数:
定义 Spark SQL 节点的依赖关系,以及需要传递到SQL语句中的参数。

调度任务:
将Spark任务发布到任务管理中,设置某个时间点自动运行任务。

监控并优化任务:
查看任务日志,能效和资源使用情况。根据实际情况优化SQL和配置。

迭代开发:
结合实际情况,迭代修改SQL语句,完成Spark SQL任务的开发。

整体来说,DataWorks开发Spark SQL任务的流程主要分为上述几个部分:

编写SQL > 填写SQL节点 > 配置数据源与运行环境 > 调度任务 > 监控与优化 > 迭代开发