实例中创建GPU类型的负载，以tensorflow的图像分类为示例，演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。 优势 使用容器化的方式做此类人工智能训练与推理有如下优势： 容器化消除环境差异，不需要自己安装各种软件和配套版本，如python，tensorflow，cuda

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使用Spark 运行Spark应用时修改split值报错 提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包，作业卡住 提交Spark任

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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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使用Spark/Spark2x Spark使用说明 Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 访问Spark WebUI界面 使用代理用户提交Spark作业 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强

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Spark作业使用咨询 DLI Spark作业是否支持定时周期任务作业 DLI Spark不支持作业调度，用户可以通过其他服务，例如 数据湖 管理治理中心 DataArts Studio 服务进行调度，或者通过API/SDK等方式对作业进行自定义调度 。 使用DataArts Studi

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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.hbase

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Spark使用说明 MRS 3.3.0-LTS及之后的版本中，Spark2x服务改名为Spark，服务包含的角色名也有差异，例如JobHistory2x变更为JobHistory。相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 父主题： 使用Spark/Spark2x

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使用Spark-submit提交Spark Jar作业 DLI Spark-submit简介 DLI Spark-submit是一个用于提交Spark作业到DLI服务端的命令行工具，该工具提供与开源Spark兼容的命令行。 准备工作 授权。 DLI使用统一身份认证服务（Identity

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如果集群为安全模式，执行以下命令进行用户认证。普通模式集群无需执行用户认证。 kinit 组件业务用户 直接执行Spark Shell命令。例如： spark-beeline 父主题： 使用Spark（MRS 3.x之前版本）

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Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark2x提交spark应用程序，包括Spark Core及Spark SQL。其中，Spark Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明

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：test1为代理用户 创建Spark表： create table sparktest1(a string,b int); 查看新创建的表： desc formatted sparktest1; 可以看到表的owner为代理用户test1，使用代理用户成功。 在spark-sql和spark-submit中使用代理用户提交Spark任务

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sc_type 推荐使用livy原生配置。 spark.dli.user.args args 推荐使用livy原生配置。 spark.submit.pyFiles python_files 推荐使用livy原生配置。 spark.files files 推荐使用livy原生配置。 spark

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从零开始使用Spark 本章节提供从零开始使用Spark提交sparkPi作业的操作指导，sparkPi是最经典的Spark作业，它用来计算Pi（π）值。 操作步骤 准备sparkPi程序。 开源的Spark的样例程序包含多个例子，其中包含sparkPi。可以从https://archive

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使用Spark Shell创建Hudi表 操作场景 本章节主要介绍了如何通过spark-shell使用Hudi功能。 使用Spark数据源，通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集COW表，以及每次写操作之后如何读取快照和增量数据。 前提条件 已下载并安装Hudi

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使用Spark Shell创建Hudi表 操作场景 本指南通过使用spark-shell简要介绍了Hudi功能。使用Spark数据源，将通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集： COW表。每次写操作之后，还将展示如何读取快照和增量数据。 前提条件 在Manage

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使用JDBC提交Spark SQL作业 获取服务端连接地址 下载JDBC驱动包 认证 使用JDBC提交作业 JDBC API参考 父主题： SQL作业开发指南

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Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark2x提交spark应用程序，包括Spark Core及Spark SQL。其中，Spark Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明

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使用Spark连接Cassandra失败 问题描述 用户使用Spark连接开源Cassandra，读取数据没问题，但是连接GeminiDB Cassandra就报错。 报错信息如下： 配置详情 如下为用户使用的组件及账号配置详情。 组件配置详情。 表1 配置详情 组件名 版本号

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开发指南 Spark SQL语法参考 提供Spark SQL相关的数据库、表、分区、导入及导出数据、自定义函数、内置函数等语法说明和样例指导。 Spark Jar 相关API 提供Spark Jar相关API的使用说明。 Spark 作业SDK参考 提供执行Spark批处理作业的接口样例说明。

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中间层的节点使用sigmod函数： 输出层的节点使用softmax函数： 输出层中的节点个数对应类别数量。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型

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Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。

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