使用Spark on CCE 使用Spark的Kubernetes调度程序spark-submit，可以将Spark应用程序提交到Kubernetes集群中运行，详情请参见在Kubernetes上运行Spark。使用spark-submit提交Spark应用程序的工作原理如下：

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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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spark提交服务 服务分布： 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 data-spark-submit 10.190.x.x 10.190.x.x /app/dt/data-spark-submit 8087 安装spark提交服务 修改配置文件application-dev

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18 def submit_spark_batch_job(dli_client, batch_queue_name, batch_job_info): try: batch_job = dli_client.submit_spark_batch_job(batch_queue_name

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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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创建Spark作业 Spark作业编辑页面支持执行Spark作业，为用户提供全托管式的Spark计算服务。 在总览页面，单击Spark作业右上角的“创建作业”，或在Spark作业管理页面，单击右上角的“创建作业”，均可进入Spark作业编辑页面。 进入Spark作业编辑页面，页面

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开发Spark应用 Spark Core程序 Spark SQL程序 Spark Streaming程序 通过JDBC访问Spark SQL的程序 Spark on HBase程序 从HBase读取数据再写入HBase 从Hive读取数据再写入HBase Streaming从Kafka读取数据再写入HBase

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

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Spark接口介绍 Spark Java API接口介绍 Spark Scala API接口介绍 Spark Python接口介绍 Spark REST API接口介绍 Spark ThriftServer接口介绍 Spark常用命令介绍 父主题： Spark应用开发常见问题

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MRS Spark Python 功能 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark Python作业。 MRS Spark Python算子的具体使用教程，请参见开发一个MRS Spark Python作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS

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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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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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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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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 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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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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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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已创建弹性 云服务器 ，创建弹性云服务器的方法，请参见《弹性云服务器快速入门》中“创建弹性云服务器”章节。 弹性云服务器上已经安装Spark环境。 操作步骤 获取GeminiDB Cassandra实例的内网IP地址、端口。 内网IP地址和端口的获取方法请参见查看IP地址和端口。 登录弹性云服务器，具体操作

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准备Spark应用运行环境 操作场景 Spark的运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。您可以执行如下操作完成运行环境准备。 准备运行调测环境 在弹性云服务器管理控制台，申请一个新的弹性云服务器，用于应用开发运行调测。 弹性云服务器的安全组需要和MRS集群Master节点的安全组相同。

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Standalone模式spark配置 数据工厂应用内配置 图1 计算引擎配置 参数配置中spark.executor.extraClassPath指定spark上需要额外加载的jar包的路径，jar包需要放在spark所在服务器上。如果spark是集群环境，则每个节点都需要放入jar包，且路径相同。

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