本文为您介绍Spark-2.x依赖的配置以及Spark-2.x示例说明。

配置Spark-2.x的依赖

通过MaxCompute提供的Spark客户端提交应用时,需要在pom.xml文件中添加以下依赖。pom.xml文件请参见pom.xml
<properties>
    <spark.version>2.3.0</spark.version>
    <cupid.sdk.version>3.3.8-public</cupid.sdk.version>
    <scala.version>2.11.8</scala.version>
    <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
</properties>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-mllib_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>cupid-sdk</artifactId>
    <version>${cupid.sdk.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>hadoop-fs-oss</artifactId>
    <version>${cupid.sdk.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>odps-spark-datasource_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${cupid.sdk.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.scala-lang</groupId>
    <artifactId>scala-library</artifactId>
    <version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.scala-lang</groupId>
    <artifactId>scala-actors</artifactId>
    <version>${scala.version}</version>
</dependency>
上述代码中Scope的定义如下:
  • spark-core、spark-sql等所有Spark社区发布的包,设置Scopeprovided
  • odps-spark-datasource设置Scopecompile

WordCount示例(Scala)

  • 代码示例

    WordCount.scala

  • 提交方式
    cd /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x
    mvn clean package
    
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class \
        com.aliyun.odps.spark.examples.WordCount \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

MaxCompute Table读写示例(Scala)

  • 代码示例

    SparkSQL.scala

  • 提交方式
    cd /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x
    mvn clean package
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.sparksql.SparkSQL \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

GraphX PageRank示例(Scala)

  • 代码示例

    PageRank.scala

  • 提交方式
    cd /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x
    mvn clean package
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.graphx.PageRank \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

Mllib Kmeans-ON-OSS示例(Scala)

spark.hadoop.fs.oss.ststoken.roleArnspark.hadoop.fs.oss.endpoint的填写请参见Oss-Access文档说明

  • 代码示例

    KmeansModelSaveToOss.scala

  • 提交方式
    # 编辑代码。
    val modelOssDir = "oss://bucket/kmeans-model" // 填写具体的OSS Bucket路径。
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .config("spark.hadoop.fs.oss.credentials.provider", "org.apache.hadoop.fs.aliyun.oss.AliyunStsTokenCredentialsProvider")
      .config("spark.hadoop.fs.oss.ststoken.roleArn", "acs:ram::****:role/aliyunodpsdefaultrole")
      .config("spark.hadoop.fs.oss.endpoint", "oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com")
      .appName("KmeansModelSaveToOss")
      .getOrCreate()
    
    cd /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x
    mvn clean package
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.mllib.KmeansModelSaveToOss \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

OSS UnstructuredData示例(Scala)

spark.hadoop.fs.oss.ststoken.roleArnspark.hadoop.fs.oss.endpoint的填写请参见Oss-Access文档说明

  • 代码示例

    SparkUnstructuredDataCompute.scala

  • 提交方式
    # 编辑代码。
    val pathIn = "oss://bucket/inputdata/" // 填写具体的OSS Bucket路径。
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .config("spark.hadoop.fs.oss.credentials.provider", "org.apache.hadoop.fs.aliyun.oss.AliyunStsTokenCredentialsProvider")
      .config("spark.hadoop.fs.oss.ststoken.roleArn", "acs:ram::****:role/aliyunodpsdefaultrole")
      .config("spark.hadoop.fs.oss.endpoint", "oss-cn-hangzhou-zmf.aliyuncs.com")
      .appName("SparkUnstructuredDataCompute")
      .getOrCreate()
    
    cd /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x
    mvn clean package
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.oss.SparkUnstructuredDataCompute \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

SparkPi示例(Scala)

  • 代码示例

    SparkPi.scala

  • 提交方式
    cd /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x
    mvn clean package
    
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.SparkPi \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

支持Spark Streaming LogHub示例(Scala)

  • 代码示例

    LogHubStreamingDemo.scala

  • 提交方式
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.streaming.loghub.LogHubStreamingDemo \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

支持Spark Streaming LogHub写MaxCompute示例(Scala)

  • 代码示例

    LogHub2OdpsDemo.scala

  • 提交方式
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.streaming.loghub.LogHub2OdpsDemo \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

支持Spark Streaming DataHub示例(Scala)

  • 代码示例

    DataHubStreamingDemo.scala

  • 提交方式
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.streaming.datahub.DataHubStreamingDemo \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

支持Spark Streaming DataHub写MaxCompute示例(Scala)

  • 代码示例

    DataHub2OdpsDemo.scala

  • 提交方式
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.streaming.datahub.DataHub2OdpsDemo \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

支持Spark Streaming Kafka示例(Scala)

  • 代码示例

    KafkaStreamingDemo.scala

  • 提交方式
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.streaming.kafka.KafkaStreamingDemo \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar
说明 更多信息请参见MaxCompute-Spark

支持Spark StructuredStreaming DataHub示例(Scala)

  • 代码示例

    DatahubStructuredStreamingDemo.scala

  • 提交方式
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.structuredstreaming.datahub.DatahubStructuredStreamingDemo \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

支持Spark StructuredStreaming Kafka示例(Scala)

  • 代码示例

    KafkaStructuredStreamingDemo.scala

  • 提交方式
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.structuredstreaming.kafka.KafkaStructuredStreamingDemo \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

支持Spark StructuredStreaming LogHub示例(Scala)

  • 代码示例

    LoghubStructuredStreamingDemo.scala

  • 提交方式
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.structuredstreaming.loghub.LoghubStructuredStreamingDemo \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

MaxCompute Table读写PySpark示例(Python)

  • 代码示例

    spark_sql.py

  • 提交方式
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --jars /path/to/odps-spark-datasource_2.11-3.3.8-public.jar \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/src/main/python/spark_sql.py

PySpark写OSS示例(Python)

  • 代码示例

    spark_oss.py

  • 提交方式
    # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。
    # OSS相关配置请参见OSS Access文档说明。
    
    cd $SPARK_HOME
    bin/spark-submit --master yarn-cluster --jars /path/to/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar \
        /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/src/main/python/spark_oss.py
    # spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar可以通过Spark-2.x编译得到。

Spark-SQL示例(Java)

Spark-SQL Java示例代码请参见JavaSparkSQL.java

从MaxCompute中读取数据写入HBase

通过IntelliJ IDEA工具编写代码,实现从MaxCompute中读取数据写入HBase。

  • 代码示例
    object McToHbase {
      def main(args: Array[String]) {
        val spark = SparkSession
          .builder()
          .appName("spark_sql_ddl")
          .config("spark.sql.catalogImplementation", "odps")
          .config("spark.hadoop.odps.end.point","http://service.cn.maxcompute.aliyun.com/api")
          .config("spark.hadoop.odps.runtime.end.point","http://service.cn.maxcompute.aliyun-inc.com/api")
          .getOrCreate()
          val sc = spark.sparkContext
          val config = HBaseConfiguration.create()
          val zkAddress = ""
          config.set(HConstants.ZOOKEEPER_QUORUM, zkAddress);
          val jobConf = new JobConf(config)
          jobConf.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat])
          jobConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE,"test")
    
        try{
          import spark._
          spark.sql("select '7', 'long'").rdd.map(row => {
            val id = row(0).asInstanceOf[String]
            val name = row(1).asInstanceOf[String]
            val put = new Put(Bytes.toBytes(id))
            put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("a"), Bytes.toBytes(name))
            (new ImmutableBytesWritable, put)
        }).saveAsHadoopDataset(jobConf)
      } finally {
        sc.stop()
      }
    
      }
    }
  • 提交方式:通过IntelliJ IDEA提交并运行示例代码。更多操作信息,请参见Spark在MaxCompute的运行方式

读写OSS文件

通过IntelliJ IDEA工具或DataWorks,实现读写OSS文件。

  • 代码示例
    • 示例1:Local模式下的代码示例。
      package com.aliyun.odps.spark.examples
      import java.io.ByteArrayInputStream
      import org.apache.spark.sql.SparkSession
      
      object SparkOSS {
        def main(args: Array[String]) {
          val spark = SparkSession
            .builder()
            .config("spark.master", "local[4]") // 需要设置spark.master为local[N]才能直接运行,N为并发数。
            .config("spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId", "")
            .config("spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret", "")
            .config("spark.hadoop.fs.oss.endpoint", "oss-cn-beijing.aliyuncs.com")
            .appName("SparkOSS")
            .getOrCreate()
      
          val sc = spark.sparkContext
          try {
            //OSS文件的读取。
            val pathIn = "oss://spark-oss/workline.txt"
            val inputData = sc.textFile(pathIn, 5)
                  //RDD写入。
            inputData.repartition(1).saveAsTextFile("oss://spark-oss/user/data3")
      
          } finally {
            sc.stop()
          }
        }
      }
      说明 执行该代码前,请您务必检查是否已添加了hadoop-fs-oss依赖,否则会报错。
    • 示例2:Local模式下的代码示例。
      package com.aliyun.odps.spark.examples
      import java.io.ByteArrayInputStream
      import com.aliyun.oss.{OSSClientBuilder,OSSClient}
      import org.apache.spark.sql.SparkSession
      
      object SparkOSS {
        def main(args: Array[String]) {
          val spark = SparkSession
            .builder()
            .config("spark.master", "local[4]") // 需要设置spark.master为local[N]才能直接运行,N为并发数。
            .config("spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId", "")
            .config("spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret", "")
            .config("spark.hadoop.fs.oss.endpoint", "oss-cn-beijing.aliyuncs.com")
            .appName("SparkOSS")
            .getOrCreate()
      
          val sc = spark.sparkContext
          try {
            //OSS文件的读取。
            val pathIn = "oss://spark-oss/workline.txt"
            val inputData = sc.textFile(pathIn, 5)
            val cnt = inputData.count
            inputData.count()
            println(s"count: $cnt")
      
            //OSS文件的写入。
            val ossClient = new OSSClientBuilder().build("oss-cn-beijing.aliyuncs.com", "<accessKeyId>", "<accessKeySecret>")
            val filePath="user/data"
            ossClient.putObject("spark-oss",filePath , new ByteArrayInputStream(cnt.toString.getBytes()))
            ossClient.shutdown()
          } finally {
            sc.stop()
          }
        }
      }
    • 示例3:Cluster模式下的代码示例。
      package com.aliyun.odps.spark.examples
      import java.io.ByteArrayInputStream
      import com.aliyun.oss.{OSSClientBuilder,OSSClient}
      import org.apache.spark.sql.SparkSession
      
      object SparkOSS {
        def main(args: Array[String]) {
          val spark = SparkSession
            .builder()
            .appName("SparkOSS")
            .getOrCreate()
      
          val sc = spark.sparkContext
          try {
            //OSS文件的读取。
            val pathIn = "oss://spark-oss/workline.txt"
            val inputData = sc.textFile(pathIn, 5)
            val cnt = inputData.count
            inputData.count()
            println(s"count: $cnt")
      
            // inputData.repartition(1).saveAsTextFile("oss://spark-oss/user/data3")
            //OSS文件的写入。
            val ossClient = new OSSClientBuilder().build("oss-cn-beijing.aliyuncs.com", "<accessKeyId>", "<accessKeySecret>")
            val filePath="user/data"
            ossClient.putObject("spark-oss",filePath , new ByteArrayInputStream(cnt.toString.getBytes()))
            ossClient.shutdown()
          } finally {
            sc.stop()
          }
        }
      }
  • 提交方式:

读MaxCompute写OSS

通过IntelliJ IDEA工具或DataWorks,实现读取MaxCompute数据并写入OSS。

  • 代码示例
    • Local模式下的示例代码。
      package com.aliyun.odps.spark.examples.userpakage
      
      import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
      
      object SparkODPS2OSS {
        def main(args: Array[String]): Unit = {
          val spark = SparkSession
            .builder()
            .appName("Spark2OSS")
            .config("spark.master", "local[4]")// 需设置spark.master为local[N]才能直接运行,N为并发数
            .config("spark.hadoop.odps.project.name", "")
            .config("spark.hadoop.odps.access.id", "")
            .config("spark.hadoop.odps.access.key", "")
            .config("spark.hadoop.odps.end.point", "http://service.cn.maxcompute.aliyun.com/api")
            .config("spark.sql.catalogImplementation", "odps")
            .config("spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId","")
            .config("spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret","")
            .config("spark.hadoop.fs.oss.endpoint","oss-cn-beijing.aliyuncs.com")
            .getOrCreate()
      
          try{
      
            //通过SparkSql查询表
            val data = spark.sql("select * from  user_detail")
           //展示查询数据
            data.show(10)
            //将查询到的数据存储到一个OSS的文件中
            data.toDF().coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).csv("oss://spark-oss/user/data3")
          }finally {
            spark.stop()
          }
      
        }
      }
    • Cluster模式下的示例代码。
      package com.aliyun.odps.spark.examples.userpakage
      import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
      
      object SparkODPS2OSS {
        def main(args: Array[String]): Unit = {
          val spark = SparkSession
            .builder()
            .appName("SparkODPS2OSS")
            .getOrCreate()
      
          try{
      
            //通过SparkSql查询表
            val data = spark.sql("select * from  user_detail")
           //展示查询数据
            data.show(10)
            //将查询到的数据存储到一个OSS的文件中
            data.toDF().coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).csv("oss://spark-oss/user/data3")
      
          }finally {
            spark.stop()
          }
      
        }
      }
  • 提交方式:
    • Local模式下的代码通过IntelliJ IDEA开发、测试并提交。
    • 在DataWorks上通过ODPS Spark节点提交并运行。详情请参见创建ODPS Spark节点
    说明 Spark开发环境的配置请参见Spark在MaxCompute的运行方式

读OSS外部表

MaxCompute Spark支持读PARQUET、TEXTFILE、 ORC、AVRO和SEQUENCEFILE格式的OSS外部表,创建OSS外部表详情请参见创建OSS外部表

读OSS外部表示例用到mc_table的MaxCompute表数据信息如下。
1,1,51,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,S
1,2,13,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,NE
1,3,48,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,NE
1,4,30,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,W
1,5,47,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,S
1,6,9,1,46.81006,-92.08174,9/15/2014 0:00,S
1,7,53,1,46.81006,-92.08174,9/15/2014 0:00,N
1,8,63,1,46.81006,-92.08174,9/15/2014 0:00,SW
1,9,4,1,46.81006,-92.08174,9/15/2014 0:00,NE
1,10,31,1,46.81006,-92.08174,9/15/2014 0:00,N
  • 读PARQUET格式的OSS外部表示例
    1. 在MaxCompute中使用如下命令通过内置开源解析器创建PARQUET格式OSS外部表。
      create external table if not exists mc_oss_parquet_external(
          vehicleId STRING ,
          recordId STRING,
          patientId STRING,
          calls STRING,
          locationLatitute STRING,
          locationLongtitue STRING,
          recordTime string,
          direction string)
      stored as parquet 
      location '<oss_location>' ;
    2. 导入数据。
      insert into table mc_oss_parquet_external select * from mc_table;
    3. 使用MaxCompute Spark查询数据。
      import org.apache.spark.sql.SparkSession
      object externalTable_rds {  
          def main(args: Array[String]): Unit = {
              val spark = SparkSession
                .builder()
                .appName("external_TableL-on-MaxCompute")
                .getOrCreate()    
      // 访问外部表parquet
      print("=====读parquet表=====")    
      spark.sql("select * from <project_name>.mc_oss_parquet_external").show(1000)
        }
      }
      查询结果如下。PARQUET数据
  • 读TEXTFILE格式的OSS外部表示例。
    • 关联TEXT数据。
      1. 在MaxCompute中使用如下命令通过内置开源解析器创建TEXTFILE(TEXT)格式OSS外部表。
        create external table if not exists mc_oss_textfile_external(
            vehicleId STRING ,
            recordId STRING,
            patientId STRING,
            calls STRING,
            locationLatitute STRING,
            locationLongtitue STRING,
            recordTime string,
            direction string)
        stored as textfile 
        location '<oss_location>' ;
      2. 导入数据。
        insert into table mc_oss_textfile_external select * from mc_table;
      3. 使用MaxCompute Spark查询数据。
        import org.apache.spark.sql.SparkSession
        object externalTable_rds {  
            def main(args: Array[String]): Unit = {
                val spark = SparkSession
                  .builder()
                  .appName("external_TableL-on-MaxCompute")
                  .getOrCreate()    
        // 访问外部表  stored as textfile;
        print("=====读外部表-textfile=====")
        spark.sql("select * from <project_name>.mc_oss_textfile_external").show(1000)
          }
        }
        查询结果如下。text结果
    • 关联CSV数据。
      1. 在MaxCompute中使用如下命令通过内置开源解析器创建TEXTFILE(CSV)格式OSS外部表。
        create external table if not exists mc_oss_csv_external(
            vehicleId STRING ,
            recordId STRING,
            patientId STRING,
            calls STRING,
            locationLatitute STRING,
            locationLongtitue STRING,
            recordTime string,
            direction string)
        row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
        with serdeproperties (
          "separatorChar" = ",",
          "quoteChar"= '"',
          "escapeChar"= "\\"
        )
        stored as textfile 
        location '<oss_location>'
        tblproperties (
          "skip.header.line.count"="1",
          "skip.footer.line.count"="1"
        )
        ;
      2. 导入数据。
        insert into table mc_oss_csv_external select * from mc_table;
      3. 使用MaxCompute Spark查询数据。
        import org.apache.spark.sql.SparkSession
        object externalTable_rds {  
            def main(args: Array[String]): Unit = {
                val spark = SparkSession
                  .builder()
                  .appName("external_TableL-on-MaxCompute")
                  .getOrCreate()    
        // 访问外部表 csv
        print("=====读 csv 外部表=====")
        spark.sql("select * from <project_name>.mc_oss_csv_external").show(1000)
          }
        }
        查询结果如下。csv
    • 关联JSON数据。
      1. 在MaxCompute中使用如下命令通过内置开源解析器创建TEXTFILE(JSON)格式OSS外部表。
        create external table if not exists mc_oss_json_external(
            vehicleId STRING ,
            recordId STRING,
            patientId STRING,
            calls STRING,
            locationLatitute STRING,
            locationLongtitue STRING,
            recordTime string,
            direction string)
        row format serde 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'
        stored as textfile 
        location '<oss_location>'
        ;
      2. 导入数据。
        insert into table mc_oss_json_external select * from mc_table;
      3. 使用MaxCompute Spark查询数据。
        import org.apache.spark.sql.SparkSession
        object externalTable_rds {  
            def main(args: Array[String]): Unit = {
                val spark = SparkSession
                  .builder()
                  .appName("external_TableL-on-MaxCompute")
                  .getOrCreate()    
        // 访问外部表  stored as textfile;
        print("=====读外部表-json=====")
        spark.sql("select * from <project_name>.mc_oss_json_external").show(1000)
          }
        }
        查询结果如下。json
  • 读ORC格式的OSS外部表示例。
    1. 在MaxCompute中使用如下命令通过内置开源解析器创建ORC格式OSS外部表。
      create external table if not exists mc_oss_orc_external(
          vehicleId STRING ,
          recordId STRING,
          patientId STRING,
          calls STRING,
          locationLatitute STRING,
          locationLongtitue STRING,
          recordTime string,
          direction string)
      stored as orc 
      location '<oss_location>' ;
    2. 导入数据。
      insert into table mc_oss_orc_external select * from mc_table;
    3. 使用MaxCompute Spark查询数据。
      import org.apache.spark.sql.SparkSession
      object externalTable_rds {  
          def main(args: Array[String]): Unit = {
              val spark = SparkSession
                .builder()
                .appName("external_TableL-on-MaxCompute")
                .getOrCreate()    
      // 访问外部表 orc;
      print("=====读orc外部表=====")
      spark.sql("select * from <project_name>.mc_oss_orc_external").show(1000)
        }
      }
      查询结果如下。orc
  • 读AVRO格式的OSS外部表示例。
    1. 在MaxCompute中使用如下命令通过内置开源解析器创建AVRO格式OSS外部表。
      create external table if not exists mc_oss_avro_external(
          vehicleId STRING ,
          recordId STRING,
          patientId STRING,
          calls STRING,
          locationLatitute STRING,
          locationLongtitue STRING,
          recordTime string,
          direction string)
      stored as avro 
      location '<oss_location>' ;
    2. 导入数据。
      insert into table mc_oss_avro_external select * from mc_table;
    3. 使用MaxCompute Spark查询数据。
      import org.apache.spark.sql.SparkSession
      object externalTable_rds {  
          def main(args: Array[String]): Unit = {
              val spark = SparkSession
                .builder()
                .appName("external_TableL-on-MaxCompute")
                .getOrCreate()    
      // 访问外部表 avro;
      print("=====读avro外部表=====")
      spark.sql("select * from <project_name>.mc_oss_avro_external").show(1000)
        }
      }
      查询结果如下。avro
  • 读SEQUENCEFILE格式的OSS外部表示例。
    1. 在MaxCompute中使用如下命令通过内置开源解析器创建SEQUENCEFILE格式OSS外部表。
      create external table if not exists mc_oss_sequencfile_external(
          vehicleId STRING ,
          recordId STRING,
          patientId STRING,
          calls STRING,
          locationLatitute STRING,
          locationLongtitue STRING,
          recordTime string,
          direction string)
      stored as sequencfile 
      location '<oss_location>' ;
    2. 导入数据。
      insert into table mc_oss_sequencfile_external select * from mc_table;
    3. 使用MaxCompute Spark查询数据。
      import org.apache.spark.sql.SparkSession
      object externalTable_rds {  
          def main(args: Array[String]): Unit = {
              val spark = SparkSession
                .builder()
                .appName("external_TableL-on-MaxCompute")
                .getOrCreate()    
      // 访问外部表 sequencefile;
      print("=====sequencefile=====")
      spark.sql("select * from <project_name>.mc_oss_sequencfile_external").show(1000)
        }
      }
      查询结果如下。sequencfile
  • 参数说明
    参数 说明
    oss_location 数据文件所在OSS路径。格式为oss://<oss_endpoint>/<Bucket名称>/<OSS目录名称>/。MaxCompute默认会读取该路径下的所有数据文件。
    • oss_endpoint:OSS访问域名信息。建议您使用OSS提供的内网域名,否则将产生OSS流量费用。更多OSS内网域名信息,请参见访问域名和数据中心
      说明 建议数据文件存放的OSS地域与MaxCompute项目所在地域保持一致。由于MaxCompute只在部分地域部署,跨地域的数据连通性可能存在问题。
    • Bucket名称:OSS存储空间名称,即Bucket名称。更多查看存储空间名称信息,请参见列举存储空间
    • 目录名称:OSS目录名称。目录后不需要指定文件名。
      --正确用法。
      oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/oss-mc-test/Demo1/
      --错误用法。
      http://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/oss-mc-test/Demo1/                -- 不支持HTTP连接。
      https://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/oss-mc-test/Demo1/               -- 不支持HTTPS连接。
      oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/Demo1                              -- 连接地址错误。
      oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/oss-mc-test/Demo1/vehicle.csv     -- 不需要指定文件名。
    project_name 创建OSS外部表所在的MaxCompute项目名称。