AnalyticDB for MySQL支援使用批處理和互動式兩種方法執行Spark SQL，兩種執行方式都直接與AnalyticDB for MySQL的中繼資料服務連通，可以讀寫AnalyticDB for MySQL的庫表。本文介紹批處理和互動式兩種執行方式的注意事項、適用情境、特點及啟動方法。
批處理
注意事項
使用批處理方式執行SQL時，必須在SQL執行開始處使用
USE <database_name>;文法選擇一個資料庫。SQL語句中指定表時，必須為
database_name.table_name格式。批處理方式執行DML、DDL或DQL等任何SQL語句時，只有返回執行成功或者失敗，不返回資料。執行成功的結果會抽樣一部分列印到日誌中。如需查看SQL語句返回的資料，詳情請參見查看Spark應用資訊。
適用情境
執行多條相互依賴的SQL語句。
SQL語句需要嚴格的資源隔離。
需要處理較大規模的資料，例如使用SQL執行一次性的ETL。
有複雜的第三方依賴包需要上傳，且這些包可能需要反覆測試和替換。
特點
批處理方式提交的SQL運行在單獨的Spark應用中，可以保證穩定性。
支援通過SQL語句描述獨立的配置，如
SET spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionSize = 2MB;。批處理方式執行的SQL中如果包含SELECT語句，這些SELECT語句的執行結果會抽樣一部分列印到日誌中，您可以在日誌中查看。
啟動方法
在SQLConsole視窗，選擇Job型資源群組和Spark引擎。輸入SQL語句後，單擊立即執行。
互動式執行
注意事項
互動式執行的DDL和DML語句的執行結果僅返回最多1000行資料。
使用互動執行方式執行的DDL語句，只返回執行成功或者失敗，不返回資料。例如執行
CREATE TABLE語句，只提示成功或失敗，不返回表中的資料，和開源社區保持一致。Spark Interactive型資源群組啟動需要一定時間，如果出現啟動時失敗可以等待一定時間重試。
適用情境
臨時進行資料計算，無需返回所有資料。
需要執行大量的DDL語句。
希望在提交DQL語句後，可以立即開始執行， 且對資源隔離不敏感，能允許一定的失敗。
特點
資源隔離是線程級的。多個使用者在同一個Spark應用中執行SQL，相互之間可能存在幹擾。
線程級的配置可以通過配置SQL生效。
應用層級的配置，需要重啟Spark Interactive型資源群組才會生效。如需修改應用層級的配置，需要先停止Spark Interactive型資源群組，參數配置完成後重新啟動Spark Interactive型資源群組。
啟動方式
在SQLConsole視窗，選擇Spark Interactive型資源群組和Spark引擎。輸入SQL語句後，單擊立即執行。