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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使用Ranger时适配第三方JDK 配置场景 当使用Ranger作为spark sql的权限管理服务时，访问RangerAdmin需要使用集群中的证书。如果用户未使用集群中的JDK或者JRE，而是使用第三方JDK时，会出现访问RangerAdmin失败，进而spark应用程序启动失败的问题。 在这个场景下，

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如何使用PySpark连接 MRS Spark？ 问： 如何在E CS 服务器 上用PySpark连接内网开启Kerberos认证的MRS Spark集群？ 答： 将Spark的“spark-defaults.conf”文件中“spark.yarn.security.credentials

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notallowlocation”，“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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使用Ranger时适配第三方JDK 配置场景 当使用Ranger作为spark sql的权限管理服务时，访问RangerAdmin需要使用集群中的证书。若用户未使用集群中的JDK或者JRE，而是使用第三方JDK时，会出现访问RangerAdmin失败，进而spark应用程序启动失败的问题。 在这个场景下，需

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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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数据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark.sql.uselocalFileCollect开启时候的缺点一样。 true：使用该功能 false：不使用该功能 false spark.sql.collect.serialize 该参数在spark.sql.uselocalFileCollect，

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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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batchJob.asyncSubmit(); SparkJobStatus sparkJobStatus=batchJob.getStatus(); System.out.println(sparkJobStatus); } 查询批处理作业日志 DL

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Spark对接OpenTSDB 创建表关联OpenTSDB 插入数据至OpenTSDB表 查询OpenTSDB表 默认配置修改 父主题： 使用Spark（MRS 3.x之前版本）

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Spark on HBase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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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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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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Manager界面中配置。 表1 Spark2x日志列表 日志类型 日志文件名 描述 SparkResource2x日志 spark.log Spark2x服务初始化日志。 prestart.log prestart脚本日志。 cleanup.log 安装卸载实例时的清理日志。 spark-availability-check

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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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据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark.sql.uselocalFileCollect开启时候的缺点一样。 true：使用该功能。 false：不使用该功能。 false spark.sql.collect.serialize 该参数在spark.sql.uselocalFileCollect，

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test，输入密码完成认证（首次登录需要修改密码） 使用Spark的beeline命令提交任务，创建Spark表： spark-beeline create table sparktest(a int, b string); insert into sparktest values (1,"test01")

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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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