spark.aliyun.odps.datasource 有没有基于scala 2.12构建的版本？

您可以使用 EMR MaxCompute DataSource 来访问 MaxCompute 数据库。您可以从 Maven Central 存储库下载所需的 jar 包，如：

<dependency>
  <groupId>com.aliyun.emr</groupId>
  <artifactId>emr-maxcompute_2.11</artifactId>
  <version>2.20</version>
</dependency>

您可以将此依赖项添加到 pom.xml 文件中，并在 Spark 作业中使用 SQLContext 中的相关方法来访问 MaxCompute 数据库。
此外，也可以考虑使用 EMR Shell 或 DataWorks Studio 等工具访问 MaxCompute 数据库。

可以参考阿里云提供的文档来连接 Spark 和 MaxCompute 数据源。以下是具体的步骤：

1. 下载所需 JAR 文件：首先，需要下载对应的 DataSource 扩展 JAR 文件。这里可以前往 Aliyun MaxCompute Data Collector GitHub 仓库下载，目前支持的最高版本是 2.20，支持 Spark 2.4.x 和 Scala 2.11。

2. 添加依赖项：在 Spark 项目的 pom.xml 文件中添加如下依赖项：

   <dependency>
     <groupId>com.aliyun.emr</groupId>
     <artifactId>emr-maxcomputer_${scala.binary.version}</artifactId>
     <version>${emr.maxcompute.version}</version>
   </dependency>
   

   其中 ${scala.binary.version} 是指 Scala 的版本，${emr.maxcompute.version} 是指 Data Collector 的版本。

3. 设置属性：在 Spark 配置文件（例如 conf/spark-defaults.conf）中添加以下属性：

   spark.sql.extensions=com.aliyun.emr.data.collector.datasource.spark.MaxComputeDataSourceRegister
   spark.sql.catalogImplementation=hive
   

   这将启用 MaxCompute 数据源注册和 Hive metastore 实现。

4. 导入数据：现在，可以在 Spark 中导入 MaxCompute 表数据，并使用 SQL 查询：

   val maxData = spark.read.format("maxcompute")
     .option("url","http://...") // MaxCompute endpoint
     .option("database","default") // database name
     .option("table","my_table") // table name
     .option("accessId","your_access_id") // Access ID
     .option("accessKey","your_access_key") // Access Key
     .load()
   

   注意，Access ID 和 Access Key 需要替换为自己的 MaxCompute 认证信息。

5. 运行查询：现在可以开始编写 Spark SQL 查询，例如：

   maxData.createOrReplaceTempView("tmp_view")
   spark.sql("SELECT * FROM tmp_view WHERE ...").show()
   

除此之外，还可以使用 EMR Studio 或者 EMR on-demand 来进行实时数据分析和可视化，这两个产品提供了更为友好的交互式界面。它们可以通过 JDBC 方式连接 MaxCompute 数据源，并使用 SQL 查询。如果您对此感兴趣，请参阅官方文档了解更多详情。

是的，Aliyun DataSource for Spark已经支持Scala 2.12版本。你可以使用以下依赖来在你的Spark项目中引入它：

<dependency>
  <groupId>com.aliyun</groupId>
  <artifactId>emr-maxcomputer_2.12</artifactId>
  <version>最新版本</version>
</dependency>

请注意，你需要将最新版本替换为你需要的具体版本号。你可以在这个页面找到最新的版本号：https://mvnrepository.com/artifact/com.aliyun/emr-maxcomputer_2.12

另外，如果你想更方便地访问MaxComputer，你可以使用阿里云提供的ODPS SDK。这是一个Java库，可以方便地在Java程序中使用。虽然它是用Java编写的，但是你可以通过JNI将其集成到你的Scala程序中。具体的集成方式可以参考SDK的文档：https://help.aliyun.com/document_detail/92574.html

用 Hadoop 提供的 DataSource API:Spark 提供了 Hadoop 数据源 API,可以通过这个 API 访问 Hadoop 上的数据。在本地 Spark 中,你可以使用 Hadoop 的客户端模式来访问 Hadoop 上的数据。具体使用方法可以参考 Spark 官方文档中关于 Hadoop 数据源的介绍。

1. 使用 Spark 提供的 JDBC 数据源 API:Spark 提供了 JDBC 数据源 API,可以通过这个 API 访问 JDBC 数据库上的数据。在本地 Spark 中,你可以使用这个 API 来访问 MaxComputer 上的数据。具体使用方法可以参考 Spark 官方文档中关于 JDBC 数据源的介绍。

1. 尝试使用其他数据源:如果以上两种方法都不满足你的需求,你可以尝试使用其他数据源。例如,你可以使用 Hive 数据源、Solr 数据源、Elasticsearch 数据源等等。这些数据源都有对应的 Spark API,你可以根据需求选择合适的数据源。