Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://spark.apache.org/docs/3.1.1/quick-start.html 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学

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导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*

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可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导，新建一个Spark工程。 导入并配置Spark样例工程 根据场景开发工程 提供了Scala、Java、Python三种不同语言的样例工程，还提供了Streaming、SQL、JDBC客户端程序以及Spark on HBase四种不

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导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*

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导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*

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Spark应用开发流程介绍 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档

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1/install/ FusionInsight -Spark2x-3.1.1/keytab/spark2x/SparkResource/spark2x.keytab --master yarn spark-submit 用于提交Spark应用到Spark集群中运行，返回运行结果。需要指定class、master、jar包以及入参。

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并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark Streaming应用开发指导。 Spark开发接口简介 Spark支持使用Scala、Java和Python语言进行程序开发，由于Spark本身是由Scala语言开发出来的，且Scala语言具有简洁易懂的特性，

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名信息。 准备Spark连接集群配置文件 准备工程 Spark提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导，新建一个Spark工程。 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 根据场景开发工程 提供了Scala、Java、Py

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导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*

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中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark Streaming应用开发指导。 Spark开发接口简介 Spark支持使用Scala、Java和Python语言进行程序开发，由于Spark本身是由Scala语言开发出来的，且Scala语言具有简洁易懂的特性，

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Spark Structured Streaming样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com

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generateInserts(commitTime, 20)) spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2) val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 1))df

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generateInserts(commitTime, 20)) spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2) val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 1))df

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Spark Structured Streaming样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com

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FROM child" sqlList += "DROP TABLE child" 样例工程中的data文件需要放到JD BCS erver所在机器的home目录下。 拼接JDBC URL。 val config: Configuration = new Configuration()

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Spark Structured Streaming样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com

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generateInserts(commitTime, 20)) spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2) val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 1))df

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Spark Structured Streaming样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com

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通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Scala） 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： val sqlList = new ArrayBuffer[String]

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