大数据计算MaxCompute怎么读取阿里私有云上odps的表sparksession是怎么声明的？

要使用SparkSession读取阿里私有云上MaxCompute的表，需要进行以下步骤：

1. 导入必要的依赖包。在Maven或Gradle中添加阿里云MaxCompute的Java SDK依赖。
2. 创建MaxCompute的连接。使用MaxCompute的连接器，可以创建与MaxCompute的连接。连接参数包括AccessId、AccessKey、Project、Region和Mode等。
3. 创建SparkSession对象。在Java中，可以通过SparkSession.builder()方法创建SparkSession对象。
4. 设置读取表的位置。使用SparkSession对象的read()方法，指定要读取的表的位置，例如"odps://your_table"。
5. 读取表数据。使用SparkSession对象的read().format()方法，指定要读取的数据格式，例如Parquet或CSV等。然后使用load()方法读取表数据。

以下是一个示例代码，演示如何声明SparkSession并读取MaxCompute上的表：

import com.alibaba.maxgraph.v2.sdk.*; SparkSession;
import org.apache.spark.sql.*;

SparkSession spark = SparkSession
        .builder()
        .appName("MaxCompute Example")
        .config("fs.odps.accessId", "<your_access_id>")
        .config("fs.odps.accessKey", "<your_access_key>")
        .config("fs.odps.project", "<your_project>")
        .config("fs.odps.region", "<your_region>")
        .config("fs.odps.mode", "public")
        .getOrCreate();

Dataset<Row> df = spark.read()
        .format("csv")
        .option("header", "true")
        .option("charset", "UTF-8")
        .load("odps://your_table");

在上述示例中，需要将""、""、""、""和"odps://your_table"替换为实际的参数值。

在Spark中，您可以使用ODPS DataFrame API来访问阿里云上的MaxCompute表。
首先，您需要将Spark添加到您的项目中，并安装相应的依赖项，例如：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.aliyun.odps/spark-odps -->
<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>spark-odps_2.11</artifactId>
    <version>0.10.1</version>
</dependency>

接下来，您可以使用以下代码来声明SparkSession：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder
    .appName("ODPS Example")
    .master("local")
    .config("spark.hadoop.odps.account.access.id", "<access_id>")
    .config("spark.hadoop.odps.account.access.key", "<access_key>")
    .config("spark.hadoop.odps.end.point", "<endpoint_url>")
    .getOrCreate()

其中，

• <access_id>和<access_key>分别是您的ODPS账号ID和密钥；
• <endpoint_url>是您的ODPS实例的访问URL，如http://service.odps.aliyun.com/api。

接下来，您可以使用以下代码来读取ODPS表：

val odpsDataFrame = spark.read.format("odps").option("project", "<project_name>").option("table", "<table_name>").load()

odpsDataFrame.show()

其中，

• <project_name>和<table_name>分别是您的ODPS项目的名称和表的名称。