开源大数据平台E-MapReduce：Spark对接MaxCompute

操作步骤

1. 初始化一个OdpsOps对象。

   在Spark中，MaxCompute的数据操作通过OdpsOps类完成。

   import com.aliyun.odps.TableSchema
        import com.aliyun.odps.data.Record
        import org.apache.spark.aliyun.odps.OdpsOps
        import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
        object Sample {
          def main(args: Array[String]): Unit = {    
            // == Step-1 ==
            val accessKeyId = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID")
            val accessKeySecret = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")
            // 以内网地址为例。
            val urls = Seq("http://odps-ext.aliyun-inc.com/api", "http://dt-ext.odps.aliyun-inc.com") 
            val conf = new SparkConf().setAppName("Test Odps")
            val sc = new SparkContext(conf)
            val odpsOps = OdpsOps(sc, accessKeyId, accessKeySecret, urls(0), urls(1))
            // 下面是一些调用代码。
            // == Step-2 ==
            ...
            // == Step-3 ==
            ...
          }
        ｝

   说明

   运行代码示例前必须先配置环境变量。关于如何配置环境变量，请参见配置环境变量。

2. 加载MaxCompute中的表数据至Spark。

   通过OdpsOps对象的readTable方法，您可以将MaxCompute中的表数据加载到Spark中。

   // == Step-2 ==
            val project = <odps-project>
            val table = <odps-table>
            val numPartitions = 2
            val inputData = odpsOps.readTable(project, table, read, numPartitions)
            inputData.top(10).foreach(println)
            // == Step-3 ==
            ...

   在上面的代码中，您还需要定义一个read函数，用来解析和预处理MaxCompute表数据，代码如下所示。

   def read(record: Record, schema: TableSchema): String = {
              record.getString(0)
            }

3. 保存Spark中的结果数据至MaxCompute表中。

   通过OdpsOps对象的saveToTable方法，您可以保存Spark中的结果数据至MaxCompute表中。

   val resultData = inputData.map(e => s"$e has been processed.")
            odpsOps.saveToTable(project, table, dataRDD, write)

   在上面的代码中，您还需要定义一个write函数，用来进行数据预处理，代码如下所示。

   def write(s: String, emptyRecord: Record, schema: TableSchema): Unit = {
              val r = emptyRecord
              r.set(0, s)
            }

4. 分区表参数写法说明

   SDK支持对MaxCompute分区表的读写，分区名的写法标准是分区列名=分区名，多个分区时以逗号（,）分隔。

   • 读分区pt为1的表数据：pt=‘1’。

   • 读分区pt为1和分区ps为2的表数据：pt=‘1’, ps=‘2’。

附录

完整示例代码，请参见Spark对接MaxCompute。