args[1]; SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseBulkGetExample " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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args[1]; SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseBulkGetExample " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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args[1]; SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseBulkPutExample " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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args[0]; SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseBulkGetExample " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return

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from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return

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Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Jav

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Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的J

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queryExecution.sparkPlan.collect { case scan: CarbonDataSourceScan if scan.rdd.isInstanceOf[CarbonScanRDD[InternalRow]] => scan.rdd case scan:

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args[0]; SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseBulkGetExample " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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服务器 的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enable

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Streaming任务打印两次相同DAG日志 问题 在使用Spark Streaming时，使用以下命令运行程序： spark-submit -master yarn-client --conf spark.logLineage=true --jars $SPARK_HOME/jars/streami

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并运行Spark程序。 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“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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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“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled

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SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseBulkDeleteExample " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true

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本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true

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args[1]; SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseBulkPutExample " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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true)。 localDir配置 Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁盘。如果节点中挂载多个磁盘，则在每个磁盘配置一个Spark的localDir，这将有效分散Sh

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true)。 localDir配置 Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁盘。如果节点中挂载多个磁盘，则在每个磁盘配置一个Spark的localDir，这将有效分散Sh

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