DataWorks如何创建并使用EMR Spark节点数据开发示例二?

要在DataWorks中创建并使用EMR Spark节点进行Spark对接MaxCompute的数据开发，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建EMR集群： 在DataWorks的项目空间中，进入数据开发页面，点击左侧导航栏的"资源引擎"，选择"EMR集群"，然后点击"创建EMR集群"。根据需要选择Spark版本和相关配置，并确保开启了对接MaxCompute的功能。

2. 创建Spark节点： 在EMR集群创建完成后，回到数据开发页面，点击左侧导航栏的"任务开发"，然后点击"新建"，选择"Spark SQL"节点。在节点配置中，选择已创建的EMR集群作为资源引擎，并设置相应的节点参数。

3. 配置MaxCompute连接信息： 在Spark节点的代码编辑器中，首先需要配置MaxCompute的连接信息。可以通过以下方式之一来配置连接信息：

   • 直接在代码中配置连接信息，例如通过spark.sql("set odps.project.name=<project_name>")来设置连接的MaxCompute项目名称。
   • 在DataWorks平台的"工作空间配置"中，添加名为odps.project.name的工作空间级别的参数，并设置其值为MaxCompute项目名称。

4. 编写Spark处理逻辑： 在代码编辑器中，使用SparkSQL或DataFrame/DataSet API编写Spark与MaxCompute交互的处理逻辑。您可以使用Spark提供的ODPS Connector来读取和写入MaxCompute表，执行数据转换、查询操作等。

5. 保存并执行Spark节点： 完成代码编写后，保存Spark节点，并手动执行该节点。通过执行节点，您可以验证和调试Spark与MaxCompute的交互逻辑，并查看结果是否符合预期。

本示例以Spark对接MaxCompute，实现通过Spark统计MaxCompute表的行数为例，为您介绍EMR Spark节点的功能应用。更多应用场景请参见EMR Spark开发指南。执行本示例前，您需要准备如下相关环境及测试数据：准备环境。DataWorks工作空间绑定EMR引擎和MaxCompute引擎，详情请参见配置工作空间开通OSS并创建Bucket，详情请参见创建存储空间安装了scala的本地IDE（IDEA）。准备测试数据。在DataWorks数据开发页面创建ODPS SQL节点，执行建表语句并插入数据。示例语句如下，设置第一列为BIGINT类型，同时，插入了两条数据记录。创建ODPS SQL节点，详情请参见创建ODPS SQL节点DROP TABLE IF EXISTS emr_spark_read_odpstable ;CREATE TABLE IF NOT EXISTS emr_spark_read_odpstable(id BIGINT,name STRING);INSERT INTO TABLE emr_spark_read_odpstable VALUES (111,'zhangsan'),(222,'lisi') ;在Spark中创建Maven工程，添加pom依赖，详情请参见Spark准备工作。添加pom依赖，代码如下。com.aliyun.emremr-maxcompute_2.111.9.0您可以参考如下插件代码，在实际使用中请以实际代码为准。src/main/scalasrc/test/scalaorg.apache.maven.pluginsmaven-compiler-plugin3.7.0<sour
https://help.aliyun.com/document_detail/137521.html，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”