示。 计算类型：当前支持数值和日期计算。 计算方式：在下拉框中选择所需的计算方法。 当“计算类型”选择“数值”时，支持求和、平均值、最大值、最小值和乘积。参与计算的字段当前仅支持“数字输入框”。 在下拉框中选择计算公式，再选择参与计算的字段，即可自动计算出结果。 当“计算类型”选

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成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码，运行命令分别如下（类

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使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase表table1、table2，并通过HBase插入数据。 确保JD BCS erver已启动。登录Spark2x客户端节点。 使用Spark-beeline工具创建Spark表table1。 create table table1 ( key string

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使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase表table1、table2，并通过HBase插入数据。 确保JDB CS erver已启动。然后在Spark2x客户端，使用Spark-Beeline工具执行如下操作。 使用Spark-beeline工具创建Spark表table1。 create

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/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/*:{ClassPath} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user

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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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年或月或天），下游读取该表进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪（例如最近一天、一月、一年），这种表通常可以通过数据的创建时间来做分区以保证最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为主，新增较少，表数据量比较稳定，且读取时通常需要全量读取做join之类的E

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可以通过以下两种方式配置是否过滤掉分区表分区路径不存在的分区。 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.sql.hive.verifyPartitionPath 配置读取HIVE分区表时，是否过滤掉分区表分区路径不存在的分区。

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可以通过以下两种方式配置是否过滤掉分区表分区路径不存在的分区。 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.sql.hive.verifyPartitionPath 配置读取Hive分区表时，是否过滤掉分区表分区路径不存在的分区。

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MapReduce服务 （ MRS Spark） Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单的开发快速、统一的大数据应用，对数据进行协处理、流式处理、交互式分析等等。 Spark提供了一个快速的计算、写入以及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark提供类似SQL的Spark

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Exception { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase"); conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");

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使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase表table1、table2，并通过HBase插入数据。 确保JDBCServer已启动。然后在Spark2x客户端，使用Spark-Beeline工具执行如下操作。 使用Spark-Beeline工具创建Spark表table1。 create

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Exception { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkHbasetoHbase"); conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");

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huawei.bigdata.spark.examples.SparkHbasetoHbase。 /** * 从table1表读取数据，根据key值去table2表获取相应记录，把两者数据后，更新到table2表 */ object SparkHbasetoHbase {

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Array[String]) { // 通过spark接口获取表中的数据 val spark = SparkSession .builder() .appName("SparkHiveHbase") .config("spark.sql.warehouse

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huawei.bigdata.spark.examples.SparkHbasetoHbase。 /** * 从table1表读取数据，根据key值去table2表获取相应记录，把两者数据后，更新到table2表 */ object SparkHbasetoHbase {

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java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase().hivetohbase(spark._jsc)

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huawei.bigdata.spark.examples.SparkHbasetoHbase。 /** * 从table1表读取数据，根据key值去table2表获取相应记录，把两者数据后，更新到table2表 */ object SparkHbasetoHbase {

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// 通过spark接口获取表中的数据 SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkHivetoHbase"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);

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Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去

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SparkRTC是否支持对房间进行权限校验？ 支持用户鉴权，华为云SparkRTC系统使用数字签名作为接入鉴权方式，需要在相应SDK的初始化或登录函数中提供“app_id”、“room_id”、“user_id”、“role”、“ctime”和“signature”等信息，才能接

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