DataWorks如何写sparksql ？

在阿里云DataWorks中编写和执行Spark SQL的步骤如下：

1. 创建或选择工作空间与项目：
   登录阿里云DataWorks控制台，选择对应的工作空间和项目。

2. 添加数据开发节点：
   进入数据开发模块，在左侧资源树中找到需要操作的数据源，然后在右侧的画布上右键新建或者直接拖拽一个“SQL”类型的节点到画布上。

3. 配置SQL任务：

   • 双击打开新建的SQL节点，在弹出的编辑界面中选择正确的数据源（该数据源应为Spark类型）。
   • 在SQL脚本区域编写Spark SQL语句。例如，如果你要查询某个表的内容，可以写如下的语句：

     SELECT * FROM spark_table WHERE condition;
     

   • 确保所使用的SQL语法符合Spark SQL的标准，并且能够正确引用目标数据源中的表或视图。

4. 设置运行参数及调度：

   • 根据需要配置节点的运行参数，包括分区信息、依赖关系等。
   • 如果需要定期执行，还可以设置定时调度规则。

5. 保存并提交任务：

   • 保存SQL脚本后，点击发布按钮，将改动提交到生产环境或其他指定环境。

6. 执行任务：

   • 发布成功后，可以在合适的时间手动触发任务执行，或者等待按照调度策略自动执行。

7. 查看结果与日志：

   • 执行完成后，可以通过DataWorks的任务管理或监控功能查看任务状态和结果。
   • 查看任务详情页的日志输出以获取更详细的执行情况和可能的错误信息。

在DataWorks中编写Spark SQL，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建Spark任务：首先，您需要创建一个Spark任务。在DataWorks的任务开发界面中，选择“新建任务”，然后选择“Spark任务”。
2. 配置Spark参数：在任务配置界面，您可以设置Spark任务的相关参数，包括Spark应用程序名称、主类、Jar包路径等。根据您的需求，还可以配置其他高级参数。

3. 编写Spark SQL代码：在任务的代码编辑区域，您可以编写Spark SQL代码。您可以使用Spark SQL的语法来查询和操作数据。以下是一个简单的示例：

   SELECT column1, column2
   FROM your_table
   WHERE condition;
   

   在这个示例中，column1和column2是您要查询的列名，your_table是您的数据表名，condition是筛选条件。

4. 运行Spark任务：完成代码编写后，您可以保存并运行Spark任务。点击“运行”按钮，DataWorks将提交Spark作业并执行您的Spark SQL代码。

5. 查看结果：任务运行完成后，您可以在任务的日志或结果界面查看Spark SQL的执行结果。

请注意，以上步骤仅提供了一个简单的示例，实际使用时，您可能需要根据具体的数据源、查询需求和数据处理逻辑来编写更复杂的Spark SQL代码。此外，还需要注意DataWorks中Spark任务的资源分配和性能优化，以确保任务能够高效地执行。

emr spark sql：https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/create-an-emr-spark-sql-node?spm=a2c4g.11186623.0.i4
odps spark：https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/create-an-odps-spark-node?spm=a2c4g.11186623.0.0.57091dc3UFKNsK ，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”