JDK先配置好(1.8) 安装大数据组件客户端(HDFS\YARN\HIVE\SPARK) 安装机器 前提 CDH中需要有两个Hadoop集群，每个集群下部署一个livy (CDH机器允许部署的情况) CDH机器不允许部署的情况，参考https://deepexi.yuque.com/doc

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在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。

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不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建AI应用时，若使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像

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选择Remote 选择对应要调试的源码模块路径，并配置远端调试参数Host和Port，如图2所示。 其中Host为Spark运行机器IP地址，Port为调试的端口号（确保该端口在运行机器上没被占用）。 图2 配置参数 当改变Port端口号时，For JDK1.4.x对应的调试命令也跟着改变，

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对开启了Kerberos认证的 MRS 集群，程序需要向服务端进行用户认证，在本示例程序中，通过代码配置认证信息，“userPrincipal”为用于认证的用户名，“userKeytabPath”和“krb5ConfPath”需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。 确认工程内的参数无误后，将

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Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 Spark的应用程序支持使用Scala、Java、Python三种语言进行开发。推荐使用IDEA工具，请根据指导完成不同语言的开发环境配置。Spark的运行环境即Spark客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备Spark本地应用开发环境

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Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。

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通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测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

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签页。 页面入口：在YARN的Web UI界面，查找到对应的Spark应用程序。单击应用信息的最后一列“ApplicationMaster”，即可进入SparkUI页面。 History Server页面，用于展示已经完成的和未完成的Spark应用的运行情况。 页面包括了应用ID

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本例介绍通过 DLI 控制台提交Jar作业程序包的基本流程。由于不同的业务需求，Jar包的具体编写会有所差异。建议您参考DLI提供的示例代码，并根据实际业务场景进行相应的编辑和定制。获取DLI样例代码。 操作流程 使用DLI提交Spark Jar作业的操作流程如表1所示。 开始进行如下操作前，请务必参考准备工作完成必要操作。

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Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell

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模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包

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及用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts 域名 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。

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签页。 页面入口：在YARN的Web UI界面，查找到对应的Spark应用程序。单击应用信息的最后一列“ApplicationMaster”，即可进入SparkUI页面。 History Server页面，用于展示已经完成的和未完成的Spark应用的运行情况。 页面包括了应用ID

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localFilePath 是 - 存放Spark程序中使用的jar包、Python程序文件、配置文件等的本地目录。 程序会自动将Spark程序依赖到的相关文件上传的OBS路径，并加载到DLI服务端资源包。 ak 是 - 用户的Access Key。 sk 是 - 用户的Secret Key。 projectId

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Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell

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AG调度、Stage划分、Task生成。 然后Spark会把应用的代码（传递给SparkContext的JAR或者Python定义的代码）发送到Executor上。 所有的Task执行完成后，用户的应用程序运行结束。 图1 Spark应用运行架构 约束与限制 本实践仅适用于MRS

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on HBase四种不同场景的样例工程。帮助用户快速了解Spark各部件的编程接口。 请参考场景说明至Scala样例代码章节 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 编包并运行Spark应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下。用户还可以通过UI查看应用运行情况。

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据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法原型开发-铂金版 对业务场景为极特殊的复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。极特殊的复杂场景工作量预计不超过17人天

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Spark Spark基本原理 Spark HA方案介绍 Spark与其他组件的关系 Spark开源增强特性 父主题： 组件介绍

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Scala”。 图8 选择Scala语言 在设置界面，选择编译的依赖jar包，单击“Apply”。 图9 选择编译依赖包 单击“OK”保存设置。 设置IDEA的文本文件编码格式，解决乱码显示问题。 在IDEA首页，选择“File > Settings...”。 图10 选择Settings

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