创建SparkSQL角色 操作场景 该任务指导 MRS 集群管理员在Manager创建并设置SparkSQL的角色。SparkSQL角色可设置Spark管理员权限以及数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自

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Spark SQL样例程序 Spark SQL样例程序开发思路 Spark SQL样例程序（Java） Spark SQL样例程序（Scala） Spark SQL样例程序（Python） 父主题： 开发Spark应用

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Manager，选择“集群 > SQL防御”，打开SQL防御页面。 参考添加MRS SQL防御规则添加针对Spark的SQL防御规则。 Spark SQL引擎支持的各类型SQL防御规则可参考MRS SQL防御规则。 例如添加一条规则ID为“static_0001”，SQL语句中count d

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作业类型码。 1：MapReduce 2：Spark 3：Hive Script 4：HiveSQL（当前不支持） 5：DistCp，导入、导出数据。 6：Spark Script 7：Spark SQL，提交SQL语句，（该接口当前不支持） 说明： 只有包含Spark和Hive组件

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集群。 SparkSQLJavaExample Spark SQL任务的Java/Python/Scala示例程序。 本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkSQLPythonExample SparkSQLScalaExample SparkStrea

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。 Hive与Spark的关系 Hive支持使用Spark作为执行引擎，当执行引擎切换为Spark后，客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理执行计划，并将执行计划转换成RDD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，

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运行MRS作业 运行MapReduce作业 运行SparkSubmit作业 运行HiveSql作业 运行SparkSql作业 运行Flink作业 运行HadoopStream作业 父主题： 提交MRS作业

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概述 DLI 支持原生Spark的DataSource能力，并在其基础上进行了扩展，能够通过SQL语句或者Spark作业访问其他数据存储服务并导入、查询、分析处理其中的数据，目前支持的DLI跨源访问服务有： 表格存储服务 CloudTable， 云搜索服务 CSS，分布式缓存服务D CS ，文

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索服务（DLI）、MapReduce服务（MRS）的Hive、MapReduce服务（MRS）的SparkSQL、云数据库（RDS）MySQL、云数据库（RDS）PostgreSQL、云数据库（RDS）SQL Server、MySQL、PostreSQL、SQL Server、Oracle。

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执行analyze table语句，因资源不足出现任务卡住 问题 使用spark-sql执行analyze table语句，任务一直卡住，打印的信息如下： spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics; Query ID

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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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作业管理 作业管理为用户提供向集群提交作业的入口，支持包括MapReduce、Spark、HQL和SparkSQL等类型的作业。结合华为云 数据治理中心 DataArts Studio，提供一站式的大数据协同开发环境、全托管的大数据调度能力，帮助用户快速构建大数据处理中心。 通过 数据治理 中心DataArts

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SparkSubmit：提交Spark Jar和Spark Python程序，运行Spark Application计算和处理用户数据。 SparkScript：提交SparkScript脚本，批量执行Spark SQL语句。 Spark SQL：使用Spark提供的类似SQL的Spark

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集群。 SparkSQLJavaExample Spark SQL任务的Java/Python/Scala示例程序。 本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkSQLPythonExample SparkSQLScalaExample SparkStrea

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println(result); spark.stop(); } 上面是简单示例，其它SparkSQL特性请参见如下链接：http://spark.apache.org/docs/3.1.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically

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foreach(println) spark.stop() } } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://spark.apache.org/docs/3.1.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically

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Spark SQL性能调优 Spark SQL join优化 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 优化小文件场景下的Spark SQL性能 Spark INSERT SELECT语句调优 多并发JDBC客户端连接JD BCS erver 动态分区插入场景内存优化 小文件优化 聚合算法优化

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“作业类型”选择“SparkSql”并参考表1配置SparkSql作业信息。 图1 添加SparkSql作业 表1 作业配置信息 参数 描述 示例 作业名称 作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。 sparksql SQL类型 SQL查询语句提交类型。

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数据仓库 服务（DWS） 数据湖探索 （DLI） MapReduce服务（MRS Hive） MapReduce服务（MRS SparkSQL） MapReduce服务（ClickHouse） 云数据库 MySQL 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server 云数据库 GaussDB

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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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println(result); spark.stop(); } 上面是简单示例，其它sparkSQL特性请参见如下链接：http://spark.apache.org/docs/3.1.1/sql-programming-guide.html#running-sql-queries-programmatically

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