应用场景
DLC 支持 Python 语言编写的程序运行作业 。本示例演示通过编写 Python 代码在 对象存储（COS）上读写数据和在 DLC 上建库表、读写表的详细操作，帮助用户在 DLC 上完成作业开发。
环境准备
依赖：PyCharm 或其他 Python 编程开发工具。
开发流程
开发流程图
DLC Spark JAR 作业开发流程图如下：
创建资源
第一次在 DLC 上运行作业，需新建 Spark 作业计算资源，例如新建名称为 "dlc-demo" 的 Spark 作业资源。
1. 登录 数据湖计算 DLC 控制台，选择服务所在区域，在导航菜单中单击数据引擎。
2. 单击左上角创建资源，进入资源配置购买页面。
3. 在集群配置 > 计算引擎类型选项选择 Spark 作业引擎。
4. 单击立即开通，确认资源配置信息。
5. 确认信息无误后，单击提交，完成资源配置。
上传数据到 COS
创建名称为 “dlc-demo”的存储桶，上传people.json文件，供 从COS 读写数据示例用，people.json 文件的内容如下：
{"name":"Michael"}{"name":"Andy", "age":30}{"name":"Justin", "age":3}{"name":"WangHua", "age":19}{"name":"ZhangSan", "age":10}{"name":"LiSi", "age":33}{"name":"ZhaoWu", "age":37}{"name":"MengXiao", "age":68}{"name":"KaiDa", "age":89}
1. 登录 对象存储 COS 控制台，在左侧菜单导航中单击 存储桶列表。
2. 创建存储桶：
单击左上角 创建存储桶，名称项填写 “dlc-dmo”，单击下一步完成配置。
3. 上传文件：
单击文件列表 > 上传文件，选择本地“people.json”文件上传到“dlc-demo-1305424723”桶里（-1305424723是建桶时平台生成的随机串），单击上传，完成文件上传。新建存储桶详情请参见 创建存储桶。
新建 Python 项目
通过 PyCharm 新建一个名称为“demo”的 项目。
编写代码
1. 新建 cos.py 文件，编写代码，功能为从 COS 上读写数据和在 DLC 上建库、建表、查询数据和写入数据。
import sysfrom pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql import Rowif __name__ == "__main__":spark = SparkSession\\.builder\\.appName("Operate data on cos")\\.getOrCreate()# 1.读cos上的数据 支持多种类型的文件 如 json,csv,parquet,orc,textread_path = "cosn://dlc-demo-1305424723/people.json"peopleDF = spark.read.json(read_path)# 2.对数据做操作peopleDF.createOrReplaceTempView("people")data_src = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")data_src.show()# 3.写数据write_path = "cosn://dlc-demo-1305424723/people_output"data_src.write.csv(path=write_path, header=True, sep=",", mode='overwrite')spark.stop()
2. 新建 db.py 文件，编写代码，功能为 DLC 上建库、建表、查询数据和写入数据。
from os.path import abspathfrom pyspark.sql import SparkSessionif __name__ == "__main__":spark = SparkSession \\.builder \\.appName("Operate DB Example") \\.getOrCreate()# 1.建数据库spark.sql("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `DataLakeCatalog`.`dlc_db_test_py` COMMENT 'demo test' ")# 2.建内表spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS `DataLakeCatalog`.`dlc_db_test_py`.`test`(`id` int,`name` string,`age` int) ")# 3.写内数据spark.sql("INSERT INTO `DataLakeCatalog`.`dlc_db_test_py`.`test` VALUES (1,'Andy',12),(2,'Justin',3) ")# 4.查内数据spark.sql("SELECT * FROM `DataLakeCatalog`.`dlc_db_test_py`.`test` ").show()# 5.建外表spark.sql("CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS `DataLakeCatalog`.`dlc_db_test_py`.`ext_test`(`id` int, `name` string, `age` int) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe' STORED AS TEXTFILE LOCATION 'cosn://cry-1305424723/ext_test' ")# 6.写外数据spark.sql("INSERT INTO `DataLakeCatalog`.`dlc_db_test_py`.`ext_test` VALUES (1,'Andy',12),(2,'Justin',3) ")# 7.查外数据spark.sql("SELECT * FROM `DataLakeCatalog`.`dlc_db_test_py`.`ext_test` ").show()spark.stop()
建外表时，可按照 上传数据到 COS 的步骤 先在桶里建对应表名文件夹保存表文件。
调式
PyCharm 调式无语法错误。
上传 py 文件到 COS
新建 Spark Jar 数据作业
创建数据作业前，您需先完成数据访问策略配置，保证数据作业能安全地访问到数据。配置数据访问策略详情请参见 配置数据访问策略。如已配置数据策略名称为：qcs::cam::uin/100018379117:roleName/dlc-demo
1. 登录 数据湖计算 DLC 控制台，选择服务所在区域，在导航菜单中单击数据作业。
2. 单击左上角创建作业按钮，进入创建页面。
3. 在作业配置页面，配置作业运行参数，具体说明如下：
配置参数 | 说明 |
作业名称 | 自定义 Spark 作业名称，例如：cosn_py |
作业类型 | 选择 批处理类型 |
数据引擎 | 选择 创建资源 步骤创建的 dlc-demo 计算引擎 |
程序包 | 选择 COS，在 上传 py 文件到 COS 步骤的上传 py 文件： 从 COS 上读写数据就选择： cosn://dlc-demo-1305424723/cos.py 在 DLC 上建库、建表等选择：cosn://dlc-demo-1305424723/db.py |
数据访问策略 | 选择该步骤前创建的策略 qcs::cam::uin/100018379117:roleName/dlc-demo |
其他参数值保持默认。
4. 单击保存，在 Spark 作业页面可以看到创建的作业。
运行并查看作业结果
1. 运行作业：在Spark 作业页面，找到新建的作业，单击运行，即可运行作业。
2. 查看作业运行结果：可查看作业运行日志和运行结果。
查看作业运行日志
1. 单击作业名称 > 历史任务 查看任务运行状态：
2. 单击任务ID > 运行日志，查看作业运行日志。
查看作业运行结果
1. 运行从 COS 读写数据示例，则到 COS 控制台查看数据写入结果。
2. 运行在 DLC 上建表、建库，则到 DLC 数据探索页面查看建库、建表。
