在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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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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多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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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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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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export PATH=$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$PATH 配置spark。 重命名/opt/spark-2.3.3/conf/spark-env.sh.template为spark-env.sh并增加配置： export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop

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Spark SQL程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark S

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Spark作业相类 Spark作业开发类 Spark作业运维类

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对接OBS场景中，spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 Spark shuffle异常处理 Spark多服务场景下，普通用户无法登录Spark客户端 安装使用集群外客户端时，连接集群端口失败 Datasource Avro格式查询异常 通过Spark-sql

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Spark Streaming Streaming任务打印两次相同DAG日志 Spark Streaming任务一直阻塞 运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 为什么提交Spark Streaming应用超过token有效期，应用失败 为什么Spark Str

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管理Spark作业 查看Spark作业的基本信息 在总览页面单击“Spark作业”简介，或在左侧导航栏单击“作业管理”>“Spark作业”，可进入Spark作业管理页面。Spark作业管理页面显示所有的Spark作业，作业数量较多时，系统分页显示，您可以查看任何状态下的作业。 表1

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MRS Spark SQL 功能 通过MRS Spark SQL节点实现在MRS中执行预先定义的SparkSQL语句。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS Spark SQL节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 MRS作业名称 否 MRS的作业名称。 如果未

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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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对接的 DLI 服务的Region。 根据Spark应用程序的需要，修改“spark-defaults.conf”中的配置项，配置项兼容开源Spark配置项，参考开源Spark的配置项说明。 使用Spark-submit提交Spark作业 进入工具文件bin目录，执行spark-submit命令，并携带相关参数。

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型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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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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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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