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ADB MySQL湖仓版数据都在oss，如果想跑spark作业，这个数据库合适吗？我看maxcompute，EMR等好几个服务都支持spark，不知道哪个合适，主要场景是oss做离线计算后，再放入oss
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ADB MySQL湖仓版的设计目标是实现OLAP（在线分析处理）场景下的高效查询和分析，它通过存储在OSS（对象存储服务）中的数据提供大规模数据处理能力。尽管其本身不是专为Spark作业设计的，但您可以通过阿里云的数据集成服务如DataWorks或使用Spark直接访问OSS上的数据进行离线计算。对于主要场景是OSS做离线计算后返回结果到OSS的情况，MaxCompute（大数据计算服务）或EMR（E-MapReduce）可能更适合，因为它们更专注于批处理和大规模数据处理任务，并且内置了对Spark的支持。
ADB MySQL湖仓版适合运行Spark作业。
AnalyticDB MySQL湖仓版（3.0）是一个支持湖仓一体化架构的数据分析平台，它不仅能够处理离线和在线分析任务，而且与阿里云的对象存储服务（OSS）紧密集成。以下是一些关键点，说明为什么ADB MySQL湖仓版适合您的主要场景：
综上所述，如果您的主要场景是在OSS中进行离线计算后再次存储到OSS，ADB MySQL湖仓版是一个合适的选择。它不仅支持Spark作业，还提供了实时查询能力和与OSS的紧密集成，有助于简化数据处理流程并可能降低成本。在选择服务时，建议根据您的具体需求和预算进行评估，并考虑每个服务的特点和优势。
如果你的数据都存储在OSS上，并且需要使用Spark进行处理，那么ADB和MySQL湖仓版并不是最佳的选择。相反，建议使用阿里云提供的MaxCompute或者EMR产品。
MaxCompute是阿里云提供的一种大数据计算平台，支持海量数据存储和处理，并提供了完整的数据开发、调度、监控和管理工具。如果你的数据都存储在OSS上，可以通过数据同步将数据导入到MaxCompute中，然后使用Spark on MaxCompute进行数据处理。
EMR（Elastic MapReduce）是阿里云提供的弹性MapReduce服务，支持在云端快速构建、配置和管理Hadoop、Spark、Flink等开源分布式计算框架。如果你需要使用Spark进行数据处理，可以通过创建EMR集群来快速搭建Spark环境，并将数据从OSS中导入到HDFS中进行处理。
综上所述，如果你已经将数据存储在OSS上，并且需要使用Spark进行数据处理，建议使用MaxCompute或EMR产品，这两者都能够很好地支持这种场景，让你更加高效地完成数据处理任务。
ADB MySQL湖仓版是阿里云提供的一个融合型数据库服务，它结合了MySQL的OLTP能力与数据湖存储（OSS）的低成本、高扩展性特点，适合于实时分析和交互式查询场景。由于其数据仓库部分的数据实际存储在OSS中，理论上您可以直接针对OSS中的数据运行Spark作业进行离线计算。
然而，如果您的主要场景是利用Spark对OSS中的数据进行大规模离线计算，并且结果仍需存回OSS或用于后续的分析处理，那么使用MaxCompute或EMR等大数据服务可能更为合适：
MaxCompute：
EMR (E-MapReduce)：
综上所述，如果您希望充分利用已有的ADB MySQL湖仓版OSS数据，并专注于离线计算任务，可以选择MaxCompute作为一站式解决方案，因为它对于阿里云内部的服务集成度更高，性能优化更好；而如果需要更灵活地控制Spark环境及兼容更多开源工具，则可选择EMR。
具体选择哪个服务，建议根据您的团队技术栈、项目需求（如是否需要交互式查询、实时计算能力）、成本预算等因素综合考虑。
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