从Bluemix上的Spark as a Service Python notebook访问Compose PostgreSQL数据库中的数据

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保已经在Bluemix上创建了Spark as a Service实例和Compose PostgreSQL数据库实例。如果还没有创建，可以按照腾讯云的文档进行创建。
2. 在Spark as a Service Python notebook中，首先需要导入必要的库和模块，包括pyspark和psycopg2等。
3. 接下来，需要配置Spark as a Service与Compose PostgreSQL数据库的连接。可以使用psycopg2库提供的方法来建立连接，需要提供Compose PostgreSQL数据库的主机名、端口号、数据库名称、用户名和密码等信息。
4. 连接建立后，可以使用Spark as a Service提供的API和方法来执行SQL查询语句。可以使用spark.sql()方法来执行SQL查询，并将结果保存到DataFrame中。
5. 通过DataFrame可以对查询结果进行进一步的处理和分析。可以使用DataFrame的各种方法和函数来进行数据转换、过滤、聚合等操作。
6. 最后，可以将处理后的数据保存到腾讯云的其他服务中，如对象存储、数据仓库等，以供后续使用。

总结起来，从Bluemix上的Spark as a Service Python notebook访问Compose PostgreSQL数据库中的数据，需要进行连接配置、执行SQL查询、数据处理和保存等步骤。这样可以实现在云计算环境中灵活地使用Spark和PostgreSQL等技术来处理和分析数据。

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