com/dev-container/spark:3.1.3-obs 配置Spark History Server 修改~/spark-obs/conf/spark-defaults.conf文件，开启Spark事件日志记录，并配置OBS桶名称及目录。 cat >> ~/spark-obs/conf/spark-defaults

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允许开启对接Kafka可靠性功能。 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.streaming.Kafka.reliability Spark Streaming对接Kafka是否开启可靠性功能：

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能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.streaming.kafka.direct.lifo 配置是否开启Kafka后进先出功能。 false spark.streaming

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能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.streaming.kafka.direct.lifo 配置是否开启Kafka后进先出功能。 false spark.streaming

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table”，“值”为“true”。 单击“保存”保存配置。单击“实例”，勾选所有Hive实例，选择“更多 > 重启实例”，输入当前用户密码，单击“确定”重启所有Hive实例。 是否需要在Spark/Spark2x客户端中启用此功能？ 是，重新下载并安装Spark/Spark2x客户端。 否，操作结束。 父主题：

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在这个场景下，需要进行以下操作，将集群中的证书导入第三方JDK或者JRE中。 配置方法 导出集群中的证书： 安装集群客户端，例如安装路径为“/opt/client”。 执行以下命令，切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 生成证书文件

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Flume企业级能力增强 使用Flume客户端加密工具 配置Flume对接安全模式Kafka 父主题： 使用Flume

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ve.allow.only.admin.create”，“值”为“true”，修改后重启所有Spark2x实例。 重新下载并安装Spark/Spark2x客户端。 父主题： Hive企业级能力增强

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扩容集群 配置弹性伸缩规则 升级Master节点规格 配置消息通知 如何登录集群 登录集群节点 集群内节点使用 MRS 客户端 更新客户端 开源组件Web站点 开源组件端口列表 修改组件运行用户密码 如何提交作业 运行MapReduce作业 运行Spark作业 运行SparkSql作业

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配置SparkSQL业务用户权限 操作场景 SparkSQL业务还可能需要关联使用其他组件，例如spark on HBase需要HBase权限。以下介绍SparkSQL关联HBase服务的操作。 前提条件 完成Spark客户端的安装，例如安装目录为“/opt/client”。 获

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Manager系统，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索以下参数。 参数 说明 默认值 spark.sql.adaptive.enabled 配置是否启用自适应执行功能。 注意：AQE特性与DPP（动态分区裁剪）特性同时开启时，SparkSQL任务执行中会优先执

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配置SparkSQL业务用户权限 操作场景 SparkSQL业务还可能需要关联使用其他组件，例如Spark on HBase需要HBase权限。以下介绍SparkSQL关联HBase服务的操作。 前提条件 完成Spark客户端的安装，例如安装目录为“/opt/client”。 获

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Manager系统，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索以下参数。 参数 说明 默认值 spark.sql.adaptive.enabled 配置是否启用自适应执行功能。 注意：AQE特性与DPP（动态分区裁剪）特性同时开启时，SparkSQL任务执行中会优先执

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Scala SparkOnMultiHbaseScalaExample Spark同时访问两个HBase Scala SparkRExample 安装SparkR R SparkOnHudiJavaExample 使用Spark执行Hudi基本操作 Java SparkOnHudiPythonExample

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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（*

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配置开源Spark组件对接LakeFormation 环境准备 配置Spark对接LakeFormation 对接后二次开发

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若需要在本地Windows调测Spark样例代码，需参考准备Spark连接集群配置文件获取各样例项目所需的配置文件、认证文件，并手动将配置文件导入到Spark样例工程的配置文件目录中。 安装IntelliJ IDEA和JDK工具后，需要在IntelliJ IDEA中配置JDK。 打开IntelliJ

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ntConfig_ConfigFiles.tar”，继续解压该文件。 进入客户端配置文件解压路径“*\Spark\config”，获取Spark配置文件，并所有的配置文件导入到Spark样例工程的配置文件目录中（通常为“resources”文件夹）。 准备集群认证用户信息时获取的keytab文件也放置于该目录下。

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若需要在本地Windows调测Spark样例代码，需参考准备Spark连接集群配置文件获取各样例项目所需的配置文件，并手动将配置文件导入到Spark样例工程的配置文件目录中。 安装IntelliJ IDEA和JDK工具后，需要在IntelliJ IDEA中配置JDK。 打开IntelliJ

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table”，“值”为“true”，修改后重启所有Hive实例。 是否需要在Spark/Spark2x客户端中启用此功能？ 是，重新下载并安装Spark/Spark2x客户端。 否，操作结束。 父主题： Hive企业级能力增强

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配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JD BCS erver OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同

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