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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在Linux环境中调测Spark应用 在Linux环境中编包并运行Spark程序 在Linux环境中查看Spark程序调测结果 父主题： 调测Spark应用

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选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。 在安装容器引擎的虚拟机中执行上一步复制的登录指令。 创建容器镜像组织。如果已创建组织则本步骤可以忽略。 登录SWR管理控制台。 选择左侧导航栏的“组织管理”，单击页面右上角的“创建组织”。 填写组织名称，单击“确定”。

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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在Linux环境中调测Spark应用 在Linux环境中编包并运行Spark程序 在Linux环境中查看Spark程序调测结果 父主题： 调测Spark应用

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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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提供Python语言的API。 按不同的模块分，Spark Core和Spark Streaming使用上表中的API接口进行程序开发。而SparkSQL模块，支持CLI或者ThriftServer两种方式访问。其中ThriftServer的连接方式也有Beeline和JDBC客户端代码两种。 s

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EdgeFabric）服务部署，IEF通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 已发布区域：北京四、北京二

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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。 准备本地应用开发环境 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）

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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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--version确认选择setuptools对应版本的easy_install，如/usr/local/bin/easy_install 使用对应的easy_install命令，依次安装dependency_python3.x文件夹下的egg文件。如： /usr/local/bin/easy_install

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--version确认选择setuptools对应版本的easy_install，如/usr/local/bin/easy_install 使用对应的easy_install命令，依次安装dependency_python3.x文件夹下的egg文件。如： /usr/local/bin/easy_install

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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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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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JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 安装Scala Scala开发环境的基本配置。版本要求：2.12

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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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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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Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Spark的基本概念，根据实际场景选择需要了解的概念，分为Spark Core基本概念、Spark SQL基本概念和Spark Streaming基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 Spark的应用程

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包含如下选项： 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的用户。 开发环境 模型训练运行的环境信息。WEB版训练模型的开发环境为“简易编辑器”，在线IDE版训练模型的开发环境为实际创建的WEB IDE环境。模型训练工程创建后，可通过“开发环境”下拉框切换环境。

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userPrincipal配置为所使用的用户。 userKeytabPath配置为下载的keytab文件的路径。 Krb5ConfPath配置为下载的krb5.conf文件的路径。 域名配置为DEFAULT_REALM，在KerberosUtil类中修改DEFAULT_REALM为集群的域名。 将sec

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