Spark用户权限管理 SparkSQL权限介绍 创建SparkSQL角色 配置Spark表、列和数据库的用户权限 配置SparkSQL业务用户权限 配置Spark2x Web UI ACL Spark客户端和服务端权限参数配置说明 父主题： 使用Spark2x（ MRS 3.x及之后版本）

查看更多 →

进程的JVM参数1 参数 说明 默认日志级别 spark.driver.extraJavaOptions Driver的JVM参数。 INFO spark.executor.extraJavaOptions Executor的JVM参数。 INFO spark.yarn.am.extraJavaOptions

查看更多 →

ght_Spark2x_xxx/install/ FusionInsight -Spark2x-*/spark/conf/log4j-executor.properties”）中的日志级别为DEBUG，如下所示： log4j.rootCategory=DEBUG, sparklog DEBUG级别生效会有一定的时延。

查看更多 →

配置为-1时，将不进行广播。 配置自动广播阈值的方法： 在Spark的配置文件“spark-defaults.conf”中，设置“spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold”的值。 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold

查看更多 →

Spark常见问题 Spark Core SQL和DataFrame Spark Streaming Spark客户端设置回收站version不生效 Spark yarn-client模式下如何修改日志级别为INFO 父主题： 使用Spark/Spark2x

查看更多 →

Spark shuffle异常处理 问题 在部分场景Spark shuffle阶段会有如下异常 解决方法 JDBC应该： 登录FusionInsight Manager管理界面，修改JD BCS erver的参数“spark.authenticate.enableSaslEncryp

查看更多 →

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")

查看更多 →

调测Spark应用 配置Windows通过EIP访问集群Spark 在本地Windows环境中调测Spark应用 在Linux环境中调测Spark应用 父主题： Spark2x开发指南（安全模式）

查看更多 →

调测Spark应用 编包并运行Spark应用 查看Spark应用调测结果 父主题： Spark开发指南

查看更多 →

广播。 参见https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 配置自动广播阈值的方法： 在Spark的配置文件“spark-defaults.conf”中，设置“spark.sql.autoBroadc

查看更多 →

提供Python语言的API，Spark Core、SparkSQL和Spark Streaming模块的常用接口请参见Spark Python API接口介绍。 按不同的模块分，Spark Core和Spark Streaming使用上表中的API接口进行程序开发。而SparkSQL模块，支持CLI或者JD

查看更多 →

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

查看更多 →

言进行Spark应用程序开发。 按不同的语言分，Spark的API接口如表1所示。 表1 Spark API接口 功能 说明 Scala API 提供Scala语言的API，Spark Core、SparkSQL和Spark Streaming模块的常用接口请参见Spark Scala

查看更多 →

调测Spark应用 在本地Windows环境中调测Spark应用 在Linux环境中调测Spark应用 父主题： Spark2x开发指南（普通模式）

查看更多 →

数据转发至FunctionGraph 函数工作流 数据转发至MySQL存储 数据转发至OBS长期存储 数据转发至B CS 可信上链 数据转发至MongoDB存储 父主题： 规则引擎

查看更多 →

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

查看更多 →

Spark作业开发类 Spark作业使用咨询 Spark如何将数据写入到 DLI 表中 通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？

查看更多 →

DeprecatedConfigParameter, ReflectionUtil} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkEnv, SparkFiles} import org.slf4j.LoggerFactory import scala.jdk

查看更多 →

org.apache.spark.SparkContext // RDD操作时引入的类。 import org.apache.spark.SparkContext._ // 创建SparkConf时引入的类。 import org.apache.spark.SparkConf 分布式模

查看更多 →

在对性能要求比较高的场景下，可以使用Kryo优化序列化性能 Spark提供了两种序列化实现： org.apache.spark.serializer.KryoSerializer：性能好，兼容性差 org.apache.spark.serializer.JavaSerializer：性能一般，兼容性好

查看更多 →

Spark常用API介绍 Spark Java API接口介绍 Spark Scala API接口介绍 Spark Python API接口介绍 Spark REST API接口介绍 Spark client CLI介绍 Spark JDBCServer接口介绍 父主题： Spark应用开发常见问题

查看更多 →