当数据存储在对象存储中时，从Spark SQL访问配置单元表

，可以通过以下步骤进行：

1. 首先，确保你已经在云平台上创建了一个对象存储服务，并且已经上传了包含配置单元表的数据文件。
2. 在Spark SQL中，你可以使用相应的库和函数来访问对象存储中的数据。一种常见的方法是使用Hadoop文件系统（HDFS）的API来访问对象存储。你可以使用以下代码示例来加载配置单元表的数据：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Accessing Object Storage from Spark SQL")
  .config("spark.hadoop.fs.s3a.access.key", "your_access_key")
  .config("spark.hadoop.fs.s3a.secret.key", "your_secret_key")
  .config("spark.hadoop.fs.s3a.endpoint", "your_object_storage_endpoint")
  .getOrCreate()

val configUnitDF = spark.read
  .format("csv")
  .option("header", "true")
  .load("s3a://your_bucket/config_unit_table.csv")

在上述代码中，你需要替换your_access_key、your_secret_key和your_object_storage_endpoint为你的对象存储的访问凭证和端点信息。同时，你还需要替换s3a://your_bucket/config_unit_table.csv为你实际存储配置单元表数据的路径。

1. 一旦你成功加载了配置单元表的数据，你可以使用Spark SQL的API来查询和分析数据。例如，你可以使用以下代码示例来执行一个简单的查询：

configUnitDF.createOrReplaceTempView("config_unit")

val result = spark.sql("SELECT * FROM config_unit WHERE category = 'network'")
result.show()

在上述代码中，我们首先将配置单元表的DataFrame注册为一个临时视图，然后使用Spark SQL的sql函数执行一个查询，筛选出category为"network"的配置单元。最后，我们使用show函数来展示查询结果。

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总结：通过以上步骤，你可以从Spark SQL访问配置单元表，从而对存储在对象存储中的数据进行查询和分析。记得根据实际情况替换代码中的访问凭证和路径信息，并根据需要使用适当的Spark SQL函数和API来处理数据。