MaxCompute产品使用合集之怎么将事务表改为普通分区表

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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介: MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。

问题一:大数据计算MaxCompute怎么读取阿里私有云上odps的表sparksession是怎么声明的?

大数据计算MaxCompute怎么读取阿里私有云上odps的表sparksession是怎么声明的?



参考答案:

要使用SparkSession读取阿里私有云上MaxCompute的表,需要进行以下步骤:

  1. 导入必要的依赖包。在Maven或Gradle中添加阿里云MaxCompute的Java SDK依赖。
  2. 创建MaxCompute的连接。使用MaxCompute的连接器,可以创建与MaxCompute的连接。连接参数包括AccessId、AccessKey、Project、Region和Mode等。
  3. 创建SparkSession对象。在Java中,可以通过SparkSession.builder()方法创建SparkSession对象。
  4. 设置读取表的位置。使用SparkSession对象的read()方法,指定要读取的表的位置,例如"odps://your_table"。
  5. 读取表数据。使用SparkSession对象的read().format()方法,指定要读取的数据格式,例如Parquet或CSV等。然后使用load()方法读取表数据。

以下是一个示例代码,演示如何声明SparkSession并读取MaxCompute上的表:

import com.alibaba.maxgraph.v2.sdk.*; SparkSession;
import org.apache.spark.sql.*;
SparkSession spark = SparkSession
        .builder()
        .appName("MaxCompute Example")
        .config("fs.odps.accessId", "<your_access_id>")
        .config("fs.odps.accessKey", "<your_access_key>")
        .config("fs.odps.project", "<your_project>")
        .config("fs.odps.region", "<your_region>")
        .config("fs.odps.mode", "public")
        .getOrCreate();
Dataset<Row> df = spark.read()
        .format("csv")
        .option("header", "true")
        .option("charset", "UTF-8")
        .load("odps://your_table");

在上述示例中,需要将""、""、""、""和"odps://your_table"替换为实际的参数值。



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问题二:大数据计算MaxCompute可以把分区的事务表改成普通的分区表吗?

大数据计算MaxCompute可以把分区的事务表改成普通的分区表吗?



参考答案:

已经建好的表没办法修改事务属性了,如果有需求,需要删除重建一下



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https://developer.aliyun.com/ask/566756



问题三:请问下,大数据计算MaxCompute相关有案例可以分享下么?

请问下,您手头上大数据计算MaxCompute相关有案例可以分享下么?



参考答案:

暂时没有哈。可以直接看Python的开源案例+pyodps连接



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https://developer.aliyun.com/ask/566628



问题四:大数据计算MaxCompute,这块如何做生产开发隔离呀,或者我能获取不同环境的一个环境变量来区分?

咨询一个大数据计算MaxCompute问题,比如我she’ll脚本或者odps 需要去连接数据库的话,区分生产和开发数据库,这块如何做生产开发隔离呀,或者我能获取不同环境的一个环境变量来区分?



参考答案:

在MaxCompute中,开发环境和生产环境的数据库连接和操作可以通过不同的模式来进行管理。在简单模式下,开发环境和生产环境并没有进行严格区分,此时开发库和生产库是相同的。然而,简单模式工作空间无法做到细粒度权限控制及开发生产隔离。

对于需要进行精细化权限控制以及开发生产环境隔离的需求,您可以选择使用标准模式的工作空间。在这种模式下,工作空间支持数据源隔离功能,允许用户分别添加并隔离开发环境和生产环境的数据源,从而更好地保护您的数据安全。

此外,您还可以通过环境变量来区分不同环境下的数据库连接信息。在程序运行时,可以根据当前环境设置不同的环境变量,进而连接到对应的数据库。这种方法可以帮助您实现更为灵活和安全的数据库连接管理。

如果您使用的是ODPS SQL节点或临时查询节点来查询MaxCompute表数据,也可以根据不同的工作环境来设置相应的权限和隔离策略,以确保开发和生产的操作不会相互干扰。

MaxCompute提供了多种方式来实现开发环境和生产环境的数据库连接管理和隔离,您可以根据具体需求和场景选择合适的方法来进行操作。



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问题五:大数据计算MaxCompute如下这种密码我想隐藏起来,pyodps有什么好的方式吗?

大数据计算MaxCompute如下这种密码我想隐藏起来,不是明文写在这里,pyodps有什么好的方式吗?



参考答案:

DataWorks上目前还没办法设置环境变量类的参数配置,考虑安全评估通过后 可能会支持。如果有需求可以通过本地PyODPS的办法先执行。



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