一、Spark系统概述
左侧是原生Spark的架构图，右边Spark on MaxCompute运行在阿里云自研的Cupid的平台之上，该平台可以原生支持开源社区Yarn所支持的计算框架，如Spark等。
二、Spark运行在客户端的配置和使用
2.1打开链接下载客户端到本地
2.2将文件上传的ECS上
2.3将文件解压
tar -zxvf spark-2.3.0-odps0.30.0.tar.gz
2.4配置Spark-default.conf
# spark-defaults.conf
# 一般来说默认的template只需要再填上MaxCompute相关的账号信息就可以使用Spark
spark.hadoop.odps.project.name =
spark.hadoop.odps.access.id =
spark.hadoop.odps.access.key =
# 其他的配置保持自带值一般就可以了
spark.hadoop.odps.end.point = http://service.cn.maxcompute.aliyun.com/api
spark.hadoop.odps.runtime.end.point = http://service.cn.maxcompute.aliyun-inc.com/api
spark.sql.catalogImplementation=odps
spark.hadoop.odps.task.major.version = cupid_v2
spark.hadoop.odps.cupid.container.image.enable = true
spark.hadoop.odps.cupid.container.vm.engine.type = hyper
2.5在github上下载对应代码
https://github.com/aliyun/MaxCompute-Spark
2.5将代码上传到ECS上进行解压
unzip MaxCompute-Spark-master.zip
2.6将代码打包成jar包(确保安装Maven)
cd MaxCompute-Spark-master/spark-2.x
mvn clean package
2.7查看jar包，并进行运行
bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.SparkPi \
MaxCompute-Spark-master/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar
三、Spark运行在DataWorks的配置和使用
3.1进入DataWorks控制台界面，点击业务流程
3.2打开业务流程，创建ODPS Spark节点
3.3上传jar包资源，点击对应的jar包上传，并提交
3.4配置对应ODPS Spark的节点配置点击保存并提交，点击运行查看运行状态
四、Spark在本地idea测试环境的使用
4.1下载客户端与模板代码并解压
模板代码：
https://github.com/aliyun/MaxCompute-Spark
4.2打开idea,点击Open选择模板代码
4.2安装Scala插件
4.3配置maven
4.4配置JDK和相关依赖
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