需要引用到外部文件的场景

• 用户作业需要读取一些配置文件
• 用户作业需要额外的jar包/Python库

上传文件有两种方式

• 通过Spark参数上传文件
• 通过MaxCompute Resource上传文件

MaxCompute Spark支持Spark社区版原生的--jars，--py-files等参数，可以在作业提交时通过这些参数将文件上传，这些文件在任务运行时会被上传到用户的工作目录下。

在不同的运行模式下上传文件：

• 通过Spark客户端：直接使用spark-submit命令行参数

**注意事项**
* --jars选项，会将配置的jar包上传至Driver和Executor的当前工作目录，多个文件逗号分隔，这些jar包都会加入Driver和Executor的Classpath，Spark作业中直接"./your_jar_name"即可引用，与社区版Spark行为相同。
* --files, --py-files选项，会将配置的 普通文件/python文件 上传至Driver和Executor的当前工作目录，多个文件逗号分隔，Spark作业中直接"./your_file_name"即可引用，与社区版Spark行为相同。
* --archives选项，与社区版Spark行为略有不同，多个逗号分隔，配置方式为xxx#yyy，会将配置的归档文件（例如.zip）解压到Driver和Executor的当前工作目录的子目录中。举例：当配置为xx.zip#yy时，应以"./yy/xx/"引用到归档文件中的内容；当仅配置xx.zip时，应以"./xx.zip/xx/"引用到内容。若一定需要将归档内容直接解压到当前目录，即直接引用"./xxx/"，请使用下面提到的spark.hadoop.odps.cupid.resources配置。

• 通过DataWorks添加任务需要的资源，参见文档

MaxCompute Spark提供spark.hadoop.odps.cupid.resources参数，可以直接引用MaxCompute中的资源，这些资源在任务运行时会被上传到用户的工作目录下。

使用方式

1. 通过MaxCompute客户端将文件上传(单个文件最大支持500MB)
2. 在Spark作业配置中添加spark.hadoop.odps.cupid.resources参数
   格式为<projectname>.<resourcename>，如果需要引用多个文件，需要用逗号隔开

• 配置说明 该配置项指定了任务运行所需要的Maxcompute资源
• 配置示例 spark.hadoop.odps.cupid.resources=public.python-python-2.7-ucs4.zip,public.myjar.jar
• 使用说明 指定的资源将被下载到driver和executor的当前工作目录，资源下载到工作目录后默认的名字是<projectname>.<resourcename>
• 文件重命名 在配置时通过<projectname>.<resourcename>:<newresourcename>进行重命名
• 重命名示例 spark.hadoop.odps.cupid.resources=public.myjar.jar:myjar.jar
• 注意 该配置项必须要配置在spark-default.conf中或dataworks的配置项中才能生效，而不能写在代码中

val targetFile = "文件名"
val file = Source.fromFile(targetFile)
for (line <- file.getLines)
    println(line)
file.close