ip}请使用实际执行nc -lk 9999的命令的机器ip bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.huawei.bigdata.spark.examples.streaming.JavaH

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在工程中引入apig_sdk。 1 2 from apig_sdk import signer import requests 生成一个新的Signer，填入AppKey和AppSecret。 1 2 3 sig = signer.Signer() sig.Key = "4f5f626b-073f-402

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'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使

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Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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准备 MRS 应用开发用户 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） 准备安全认证 如果您使用的是安全集群，需要进行安全认证。 配置Spark应用安全认证 根据场景开发工程

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在Linux环境中调测Spark应用 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。 用户需

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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。 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

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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://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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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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安装Editra Python开发环境的编辑器，用于编写Python程序。或者使用其他编写Python应用程序的IDE。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户章节进行配置。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-Zip 16.04版本。 安装Python 版本要求不低于3

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11或其他兼容版本。 安装Editra Python开发环境的编辑器，用于编写Python程序。或者使用其他编写Python应用程序的IDE。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-Zip 16.04版本。 安装Python 版本要求不低于3.7。 准备运行环境

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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（*.py）即可。

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在Linux环境中调测Spark应用 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。 用户需

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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中获取相关内容。 准备Spark连接集群配置文件 配置并导入样例工程 Spark提供了不同场景下的多种样例程序，用户可以可获取样例工程并导入本地开发环境中进行程序学习，或者可以根据指导，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） 配置安全认证

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04-x86_64（推荐） python2.7、python3.6、python3.7的运行环境搭载的PyTorch版本为1.0。 python2.7、python3.6、python3.7、pytorch1.4-python3.7、pytorch1.5-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。

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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（*.py）即可。

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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（*.py）即可。

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运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）、私有能力等内置到 自定义镜像 中，以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。

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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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