API接口创建sparksql作业和hive sql作业 执行的sql是怎么传进去的？

在E-MapReduce中，通过API接口创建Spark SQL作业和Hive SQL作业并传入执行的SQL语句，虽然直接的API调用示例未在提供的参考资料中详细说明，但可以根据常规REST API调用模式和E-MapReduce控制台操作逻辑来推断这一过程。以下是一种可能的实现方式：

Spark SQL作业

1. 构造请求：首先，您需要构造一个HTTP POST请求到E-MapReduce API的相应端点。这个端点通常用于创建或提交新的Spark SQL作业。尽管具体URL和参数格式会根据E-MapReduce API版本有所不同，但大致结构包括项目ID、集群ID以及作业配置信息。

2. 作业配置信息：在请求体中，您需要提供一个JSON对象，该对象至少包含作业名称、类型（指定为Spark SQL）、依赖的资源（如SQL会话实例ID）、SQL语句本身等关键信息。例如：

   {
    "name": "Example Spark SQL Job",
    "type": "sparksql",
    "sessionInstance": "your_session_instance_id",
    "sql": "SELECT * FROM your_table LIMIT 1000"
   }
   

3. 执行请求：使用curl命令或者编程语言中的HTTP客户端库（如Python的requests库）发送此POST请求到E-MapReduce API服务器。

4. 响应处理：API将返回作业的创建状态及作业ID，您可以根据作业ID查询作业执行状态或结果。

Hive SQL作业

对于Hive SQL作业，流程相似，主要区别在于作业类型标识和可能的目标服务或配置细节。您同样需要构造一个包含Hive SQL语句的作业配置JSON，并指定作业类型为Hive SQL。

注意事项：

• 在实际操作前，请查阅最新的E-MapReduce官方API文档以获取准确的API端点、请求格式和认证要求。
• 确保您有权限访问目标集群和执行相应的SQL操作。
• SQL语句应当遵循所使用数据处理引擎（Spark SQL或Hive）的语法规范，并注意任何特定于平台的限制，比如SQL长度限制或自动添加的查询限制（如LIMIT 2000）。

由于API的具体细节和版本更新频繁，上述步骤仅为一种通用指导，具体实现请参考阿里云E-MapReduce的官方API文档进行操作。