如何使用 Saprk/Spark SQL 来查询和链接表格存储中的表
使用 Saprk/Spark SQL 来查询和链接表格存储中的表
通过[backcolor=transparent]
表格存储及 [backcolor=transparent]
E-MapReduce 官方团队发布的依赖包，可以直接使用 Spark 及 Spark SQL 来访问表格存储中的数据并进行数据的查询分析。
下载及安装 Spark/Spark SQL
下载版本号为 1.6.2 的 Spark 安装包，安装包类型为 Pre-built for Hadoop 2.6。（点此下载）
按照如下示例解压安装包。$ cd /home/admin/spark-1.6.2- $ tar -zxvf spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz
安装 JDK-7+
下载并安装 JDK-7+ 安装包。
Linux/MacOS 系统：请用系统自带的包管理器进行安装
Windows 系统：点此下载
按照如下示例进行安装检查。$ java -version
下载表格存储的 Java SDK
在 Maven 库中下载 4.1.0 版本以上的 Java SDK 相关依赖包。（点此下载）
[backcolor=transparent]注意：该依赖包会随最新的 Java SDK 发布，请根据最新的 Java SDK 版本下载相关依赖包。
按照如下示例将 SDK 拷贝到 Spark 目录下。$ mv tablestore-4.1.0-jar-with-dependencies.jar /home/admin/spark-1.6.2/
下载阿里云 EMR SDK
启动 Spark SQL
$ cd /home/admin/spark-1.6.2/
$ bin/spark-sql --master local --jars tablestore-4.1.0-jar-with-dependencies.jar,emr-sdk_2.10-1.3.0-SNAPSHOT.jar版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
使用Spark/Spark SQL查询和链接阿里云表格存储（Table Store）中的表，您已经按照指导完成了Spark环境的搭建、JDK安装、表格存储Java SDK以及阿里云EMR SDK的准备工作。接下来，我将指导您如何编写Spark SQL查询来操作表格存储中的数据。
配置Spark以连接表格存储
在运行Spark SQL之前，您需要设置一些配置项来确保Spark能够正确地与表格存储通信。这通常涉及到提供访问密钥、endpoint等信息。可以通过Spark的--conf参数传递这些配置。以下是一个示例命令行，展示了如何启动spark-sql并配置它以连接到表格存储：
bin/spark-sql \
--master local \
--jars tablestore-4.1.0-jar-with-dependencies.jar,emr-sdk_2.10-1.3.0-SNAPSHOT.jar \
--conf spark.tablestore.accessKeyId=YourAccessKeyId \
--conf spark.tablestore.accessKeySecret=YourAccessKeySecret \
--conf spark.tablestore.endpoint=https://your-instance-endpoint
请替换YourAccessKeyId、YourAccessKeySecret和https://your-instance-endpoint为您的实际表格存储实例的访问密钥ID、访问密钥秘密和Endpoint地址。
编写Spark SQL查询
一旦Spark SQL成功启动并且配置完成，您就可以通过SQL接口来查询表格存储中的表了。假设您在表格存储中有一个名为example_table的表，想要查询所有记录，可以执行如下SQL语句：
USE example_table;
SELECT * FROM example_table;
注意：上述USE语句是假设性的，在Spark SQL中直接使用表名进行查询即可，无需显式地“USE”数据库或表。如果您的表结构复杂或者有特定的查询需求，可以根据实际情况编写相应的SQL查询语句。
注意事项
- 确保您的Spark版本与表格存储及EMR SDK兼容。
- 访问密钥和Endpoint的正确性对能否成功连接至关重要。
- 根据实际需求调整Spark作业的资源配置，如内存、CPU核心数等。
- 考虑安全性，避免在脚本或日志中明文暴露敏感信息。
以上步骤应该能帮助您开始使用Spark/Spark SQL来查询和分析表格存储中的数据。如果有更具体的需求或遇到问题，欢迎继续提问。
