Spark应用开发流程介绍 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程相同。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念

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Spark应用开发流程介绍 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档

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准备Spark应用开发用户 前提条件 MRS 服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作场景 开发用户用于运行样例工程。用户需要有HDFS、YARN和Hive权限，才能运行Spark样例工程。 操作步骤 登录MRS Manager，请参考登录MRS

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Spark应用开发流程介绍 Spark应用程序开发流程 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明

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准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 准备Spark连接集群配置文件 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark应用安全认证 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（安全模式）

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Spark应用开发常见问题 Spark常用API介绍 structured streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 SparkSQL UDF功能的权限控制机制

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Application的结构 Spark Application的结构可分为两部分：初始化SparkContext和主体程序。 初始化SparkContext：构建Spark Application的运行环境。 构建SparkContext对象，如： new SparkContext(master

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准备Spark应用开发环境 Spark应用开发环境简介 准备Spark应用开发用户 准备Spark应用Java开发环境 准备Spark应用Scala开发环境 准备Spark应用Python开发环境 准备Spark应用运行环境 导入并配置Spark样例工程 新建Spark应用开发工程（可选）

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Spark应用开发常见问题 Spark接口介绍 Spark应用调优 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出

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Spark应用开发常见问题 Spark常用API介绍 structured streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败

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准备Spark应用开发环境 准备本地应用开发环境 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（普通模式）

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Spark应用开发常见问题 Spark常用API介绍 structured streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败

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准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 配置Spark应用安全认证 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（安全模式）

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Spark应用开发常见问题 Spark常用API介绍 structured streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 SparkSQL UDF功能的权限控制机制

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准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 准备Spark连接集群配置文件 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（普通模式）

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Spark应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装JDK 开发环境的基本配置。版本要求：1.7或者1.8。 说明： 基于安全考虑，MRS 服务端只支持TLS

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新建Spark应用开发工程（可选） 操作场景 除了导入Spark样例工程，您还可以使用IDEA新建一个Spark工程。如下步骤以创建一个Scala工程为例进行说明。 操作步骤 打开IDEA工具，选择“Create New Project”。 图1 创建工程 在“New Proje

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Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“

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Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“

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Spark作业委托场景开发指导 Spark Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 获取Spark作业委托临时凭证用于访问其他云服务

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准备Spark应用Python开发环境 操作场景 Python开发环境可以搭建在Windows环境下，而运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Python开发环境，直接使用Editra编辑器（或其他编写Python应用程序的IDE）即可。 下载客户端样例配置程序到本地开发环境。

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