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（普通模式）

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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 REST 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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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

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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 REST API接口介绍 Spark client CLI介绍 Spark JDB CS erver接口介绍 父主题： Spark应用开发常见问题

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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

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管理Spark作业模板 操作场景 在创建Spark作业时，您可以在已有的Spark样例模板中进行修改，来实现实际的作业逻辑需求，节约编辑SQL语句的时间。 当前云平台尚未提供预置的Spark模板，但支持用户自定义Spark作业模板，本节操作介绍在Spark管理页面创建Spark模板的操作方法。

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Standalone模式spark配置 数据工厂应用内配置 图1 计算引擎配置 参数配置中spark.executor.extraClassPath指定spark上需要额外加载的jar包的路径，jar包需要放在spark所在 服务器 上。如果spark是集群环境，则每个节点都需要放入jar包，且路径相同。

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Spark SQL语法概览 本章节介绍了目前 DLI 所提供的Spark SQL语法列表。参数说明，示例等详细信息请参考具体的语法说明。 表1 批作业SQL语法 语法分类 操作链接 数据库相关语法 创建数据库 删除数据库 查看指定数据库 查看所有数据库 创建OBS表相关语法 使用DataSource语法创建OBS表

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Studio服务进行作业开发请参考《 数据治理中心 用户指南》。 Spark SQL语法创建表时是否支持定义主键 Spark SQL语法不支持定义主键。 DLI Spark jar作业是否能访问DWS跨源表？ 可以访问。 详细操作请参考访问DWS和访问SQL库表。 如何查看Spark内置依赖包的版本？ DLI内置依

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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）

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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

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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。

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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

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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JDBCServer的参数“spark.authenticate.enableSaslEncryp

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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")

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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）

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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

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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

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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

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

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