使用交互式查询前必须先有一个会话。会话接收交互式查询提交过来的代码、SQL，运行并返回结果。
入口：https://hbase.console.aliyun.com/hbase/cn-shanghai/workspace/session session

创建会话

创建会话时，需要先选择一个可运行的集群。 create_session

会话内容编写

会话内容跟作业内容很像，因为会话本质上也是一个spark-submit提交的作业。跟作业不同的是，我们无需也不能指定class、file参数。

参数

Options (参数)	说明
—jars JARS	Comma-separated list of jars to include on the driver and executor classpaths.
—py-files PY_FILES	Comma-separated list of .zip, .egg, or .py files to place on the PYTHONPATH for Python apps.
—files FILES	Comma-separated list of files to be placed in the working directory of each executor. File paths of these files in executors can be accessed via SparkFiles.get(fileName).
—driver-memory MEM	Memory for driver (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1024M).
—driver-cores NUM	Number of cores used by the driver, only in cluster mode (Default: 1).
—executor-cores NUM	Number of cores per executor. (Default: 1).
—executor-memory MEM	Memory per executor (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1G).
—num-executors NUM	Number of executors to launch (Default: 2).
—name NAME	A name of your application.
—conf PROP=VALUE	Arbitrary Spark configuration property.

例子：最简单的会话可以什么参数都不指定，或者就是指定个名字，方便在yarn管理页面查找。

--name simple_session

例子：复杂些的，比如需要使用到jar包、python whl包：（下面的jar包whl包只是示例，具体场景需要使用真实的jar包或whl包）

--name session_demo
--driver-memory 1G
--driver-cores 1
--executor-memory 1G
--executor-cores 1
--num-executors 1
--files /pi.py
--jars /tmp-1.0.0-SNAPSHOT.jar
--py-files /python_wheel/Unidecode-1.0.23-py2.py3-none-any.whl

运行会话

点击“运行”按钮后将启动会话。可以通过以下方式来刷新、查看会话的状态详情，会话启动正常的话会进入到Idle的稳定状态。

可以点击刷新按钮，获取会话最新状态。
点击“日志”可以查看会话的运行信息，特别是当提交会话失败时，可以方便定位问题。
当会话成功提交到后端开始运行后，也可以点击“SparkUI”进入Spark UI页面，也可以点击“YarnUI”进入yarn管理页面，来查看会话运行详情。具体如何使用账号密码访问UI页面，可以查看通用的帮助文档：https://help.aliyun.com/document_detail/50510.html

停止会话

注意：停止会话时，如果该会话下有运行的查询任务将会被强制停止。 stop-session

会话管理

创建会话

会话内容编写

运行会话

停止会话