Spark任务提交失败 问题现象 Spark提交任务直接提示无法提交任务。 Spark提示无法获取到yarn的相关jar包。 提示多次提交一个文件。 原因分析 问题1： 最常见的无法提交任务原因是认证失败， 还有可能是参数设置不正确。 问题2： 集群默认会把分析节点的hadoop

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Spark运维管理 快速配置参数 常用参数 Spark2x日志介绍 调整Spark日志级别 配置WebUI上查看Container日志 获取运行中Spark应用的Container日志 配置Spark Eventlog日志回滚 配置WebUI上显示的Lost Executor信息的个数

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设置 DLI 作业桶 查询Spark作业日志 登录DLI管理控制台，单击“作业管理 > Spark作业”。 选择待查询的Spark作业，单击操作列的“更多 > 归档日志”。 系统自动跳转至DLI作业桶日志路径下。 选择需要查看的日期，单击操作列的“下载”下载Spark日志到本地。 图3 下载Spark作业日志

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zooKeeperNamespace=sparkthriftserver2x;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark/hadoop.<系统 域名 >@<系统域名>;' 父主题： Spark

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Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、 数据仓库 等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark

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Spark2x Spark2x基本原理 Spark2x HA方案介绍 Spark2x与其他组件的关系 Spark2x开源增强特性 父主题： 组件介绍

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Spark运维管理 快速配置Spark参数 Spark常用配置参数 Spark日志介绍 获取运行中Spark应用的Container日志 调整Spark日志级别 配置WebUI上查看Container日志 配置WebUI上显示的Lost Executor信息的个数 配置JobHistory本地磁盘缓存

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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。 Spark是一个开源的，并行数据处理框架

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并支持多种外部输入。 Apache Spark部件架构如图1所示。本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark Streaming应用开发指导。MLlib和GraghX的详细指导请参见Spark官方网站：http://spark.apache.org/docs/2.2

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Spark Streaming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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Spark应用调优 Spark Core调优 SQL和DataFrame调优 Spark Streaming调优 Spark CBO调优 父主题： Spark应用开发常见问题

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Spark Core调优 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用广播变量 使用External Shuffle Service提升性能 Yarn模式下动态资源调度 配置进程参数 设计DAG 经验总结 父主题： Spark应用调优

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。 操作步骤 Spark CBO的设计思路是，基于表和列的统计信息，对各个操作算子（Operator）产生的中间结果集大小进行估算，最后根据估算的结果来选择最优的执行计划。 设置配置项。 在“spark-defaults.conf”配置文件中增加配置项“spark.sql.cbo

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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（安全模式）

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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 client CLI介绍 Spark JD BCS erver接口介绍 父主题： Spark应用开发常见问题

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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

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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

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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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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

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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JDB CS erver的参数“spark.authenticate.enableSaslEncryp

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Spark作业相关问题 使用咨询 作业开发 作业运维报错 运维指导

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