運行模式 - MaxCompute

MaxCompute Spark支援三種運行方式：Local模式、Cluster模式和DataWorks執行模式。

Local模式

MaxCompute Spark支援使用者以原生Spark Local模式進行作業調試。

與Yarn Cluster模式類似，您首先需要做以下準備工作：

準備MaxCompute專案以及對應的AccessKey ID、AccessKey Secret。
下載MaxCompute Spark用戶端。
準備環境變數。
配置spark-defaults.conf。
下載工程模版並編譯。

上述操作更多資訊，請參見搭建Linux開發環境。

通過MaxCompute Spark用戶端以Spark-Submit方式提交作業，程式碼範例如下：

## Java/Scala
cd $SPARK_HOME
./bin/spark-submit --master local[4] --class com.aliyun.odps.spark.examples.SparkPi \
/path/to/odps-spark-examples/spark-examples/target/spark-examples-2.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar
## PySpark
cd $SPARK_HOME
./bin/spark-submit --master local[4] \
/path/to/odps-spark-examples/spark-examples/src/main/python/odps_table_rw.py

注意事項

Local模式讀寫MaxCompute錶速度慢，是因為Local模式是通過Tunnel來讀寫的，讀寫速度相比於Yarn Cluster模式慢。
Local模式是在本地執行的，部分使用者會經常遇到Local模式下可以訪問VPC，但是在Yarn Cluster模式下無法訪問VPC。
Local模式是處於使用者本機環境，網路沒有隔離。而Yarn Cluster模式是處於MaxCompute的網路隔離環境中，必須要配置VPC訪問相關參數。
Local模式下訪問VPC的Endpoint通常是外網Endpoint，而Yarn Cluster模式下訪問VPC的Endpoint通常是VPC網路Endpoint。更多Endpoint資訊，請參見Endpoint。
IDEA Local模式下需要將相關配置寫入代碼中，而在Yarn Cluster模式運行時一定要將這些配置從代碼中刪除。

IDEA Local模式執行

MaxCompute Spark支援使用者在IDEA中以Local[N]的模式直接運行代碼，而不需要通過MaxCompute Spark用戶端提交，您需要注意以下兩點：

在IDEA中運行Local模式時，不能直接引用spark-defaults.conf的配置，需要手動在代碼中指定相關配置。配置樣本如下：

val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("SparkPi")
      .config("spark.master", "local[4]") // 需設定spark.master為local[N]才能直接運行，N為並發數。
      .config("spark.hadoop.odps.project.name", "<project_name>")
      .config("spark.hadoop.odps.access.id", "<accesskey_id>")
      .config("spark.hadoop.odps.access.key", "<accesskey_secret>")
      .config("spark.hadoop.odps.end.point", "http://service.cn.maxcompute.aliyun.com/api")
      .config("spark.sql.catalogImplementation", "odps")
      .getOrCreate()

務必注意需要在IDEA中手動添加MaxCompute Spark用戶端的相關依賴（jars目錄），否則會出現如下報錯：
```
 the value of spark.sql.catalogimplementation should be one of hive in-memory but was odps
```
您可以按照如下流程配置依賴：
1. 在IDEA的頂部功能表列，選擇File > Project Structure。
2. 在Project Structure的Modules頁面，選擇目標Spark Module。單擊右側Dependencies後，在左下角單擊表徵圖，選擇JARS or directories...。
3. 在開啟的jars目錄下，選擇MaxCompute Spark版本及jars，單擊Open。
4. 單擊OK。
5. 通過IDEA提交作業。

Cluster模式

在Cluster模式中，您需要指定自訂程式入口main。main結束（Success or Fail）時，對應的Spark作業就會結束。使用情境適合於離線作業，可與阿里雲DataWorks產品結合進行作業調度，命令列提交方式如下。

# /path/to/MaxCompute-Spark為編譯後的Application JAR包路徑。
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

DataWorks執行模式

您可以在DataWorks中運行MaxCompute Spark離線作業（Cluster模式），以方便與其它類型執行節點整合和調度。

說明

DataWorks的Spark節點目前已經支援的Region：華東1（杭州）、華北2（北京）、華東2（上海）、華南1（深圳）、中國（香港）、美國西部1（矽谷）、歐洲中部1（法蘭克福）、亞太地區南部1（孟買）、亞太地區東南1（新加坡）。

操作步驟如下：

您需要在DataWorks的商務程序中上傳並提交（單擊提交按鈕）資源。
上傳成功如下圖所示。
在建立的商務程序中，從資料開發組件中選擇ODPS Spark節點。

雙擊工作流程中的Spark節點，對Spark作業進行任務定義。ODPS Spark節點支援兩種spark版本和語言。選擇不同的語言，會顯示相應不同的配置。您可以根據介面提示進行配置，參數詳情請參見開發ODPS Spark任務。其中：

選擇主jar資源：指定任務所使用的資源檔。此處的資源檔需要您提前上傳至DataWorks上。

配置項：指定提交作業時的配置項。

其中spark.hadoop.odps.access.id、spark.hadoop.odps.access.key和spark.hadoop.odps.end.point無需配置，預設為MaxCompute專案的值（有特殊原因可顯式配置，將覆蓋預設值）。

除此之外，spark-defaults.conf中的配置需要逐條加到ODPS SPARK節點配置項中，例如Executor的數量、記憶體大小和spark.hadoop.odps.runtime.end.point的配置。

ODPS SPARK節點的資源檔和配置項對應於spark-submit命令的參數和選項，如下表。此外，您也不需要上傳spark-defaults.conf檔案，而是將spark-defaults.conf檔案中的配置都逐條加到ODPS SPARK節點配置項中。

ODPS SPARK節點	spark-submit
主Java、Python資源	`app jar or python file`
配置項	`--conf PROP=VALUE`
Main Class	`--class CLASS_NAME`
參數	`[app arguments]`
選擇JAR資源	`--jars JARS`
選擇Python資源	`--py-files PY_FILES`
選擇File資源	`--files FILES`
選擇Archives資源	`--archives ARCHIVES`

手動執行Spark節點，可以查看該任務的執行日誌，從列印出來的日誌中可以擷取該任務的Logview和Jobview的URL，便於進一步查看與診斷。
Spark工作定義完成後，即可在商務程序中對不同類型服務進行編排、統一調度執行。