E-MapReduce Spark + ODPS是什么?

在Spark中接入MaxCompute以进行数据读写操作，您可以遵循以下详细步骤：

1. 初始化OdpsOps对象：

   • 首先，确保您已获取到阿里云的AccessKey ID和AccessKey Secret。
   • 引入必要的类库，并创建SparkConf与SparkContext。

   import com.aliyun.odps.TableSchema
   import com.aliyun.odps.data.Record
   import org.apache.spark.aliyun.odps.OdpsOps
   import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
   
   object Sample {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
      val accessKeyId = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")
      val accessKeySecret = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")
      val urls = Seq("http://odps-ext.aliyun-inc.com/api", "http://dt-ext.odps.aliyun-inc.com")
      val conf = new SparkConf().setAppName("Test Odps")
      val sc = new SparkContext(conf)
      val odpsOps = OdpsOps(sc, accessKeyId, accessKeySecret, urls(0), urls(1))
   
      // 接下来调用readTable和saveToTable方法进行数据读写
    }
   }
   

2. 从MaxCompute加载数据至Spark：

   • 定义您的项目名project和表名table。
   • 使用readTable方法读取数据，并定义read函数处理数据格式。

   val project = "<your_project_name>"
   val table = "<your_table_name>"
   val numPartitions = 2
   val inputData = odpsOps.readTable(project, table, read _, numPartitions)
   inputData.top(10).foreach(println)
   
   def read(record: Record, schema: TableSchema): String = record.getString(0)
   

3. 将Spark结果数据保存至MaxCompute：

   • 对Spark中的数据进行处理后，使用saveToTable方法保存回MaxCompute。
   • 定义write函数用于数据预处理。

   val resultData = inputData.map(e => s"$e has been processed.")
   odpsOps.saveToTable(project, table, resultData, write _)
   
   def write(s: String, emptyRecord: Record, schema: TableSchema): Unit = {
    val r = emptyRecord
    r.set(0, s)
   }
   

4. 分区表参数说明：

   • 对于MaxCompute的分区表，读写时需指定分区信息，格式为分区列名=分区值，多个分区以逗号分隔。

请根据实际需求调整代码中的<your_project_name>、<your_table_name>以及访问密钥等信息。此流程适用于直接在Spark应用中集成MaxCompute数据操作。如果您在EMR Serverless Spark环境中操作，请参考知识库中关于配置会话连接MaxCompute的部分进行相应设置。

通过上述步骤，您可以在Spark应用程序中实现与MaxCompute的数据交互，进行高效的数据处理和分析任务。