创建一个新脚本，当前支持的脚本类型有 DLI SQL、Flink SQL、RDS SQL、Spark SQL、Hive SQL、DWS SQL、Shell、Presto SQL、ClickHouse SQL、HetuEngine SQL、Python、Spark Python和Impala SQL。 调试 您可以在API

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external_hbase_table where valid='1'; 用spark-submit提交命令： spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.huawei.bigdata.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon

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Spark Python 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： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用

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创建Hue操作任务 在Hue WebUI使用HiveQL编辑器 在Hue WebUI使用SparkSql编辑器 在Hue WebUI使用元数据浏览器 在Hue WebUI使用文件浏览器 在Hue WebUI使用作业浏览器 在Hue WebUI使用HBase 父主题： 使用Hue（ MRS

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Spark Python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： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类

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JDK版本不匹配导致启动spark-sql和spark-shell失败 问题背景与现象 JDK版本不匹配导致客户端启动spark-sql、spark-shell失败。 原因分析 在Driver端打印异常如下： Exception Occurs: BadPadding 16/02/22

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WebUI”右侧，单击链接，打开Hue的WebUI。 Hue的WebUI支持以下功能： 使用编辑器执行Hive、SparkSql的查询语句以及Notebook代码段。需要MRS集群已安装Hive、Spark2x。 使用计划程序提交Workflow任务、计划任务、Bundle任务。 使用文档查看、导入

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Array[String]) { //配置Spark应用名称 val sparkConf = new SparkConf().setAppName("FemaleInfo") val sc = new SparkContext(sparkConf) val sqlContext

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创建数据连接需要注意哪些事项？ 创建DWS/MRS Hive/RDS/SparkSQL类型的数据连接时，需要绑定由 CDM 集群提供的代理服务，目前不支持低于1.8.6版本的CDM集群。 父主题： 管理中心

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创建Hue操作任务 通过Hue执行HiveSQL 通过Hue执行SparkSQL 通过Hue查看Hive元数据 通过Hue管理HDFS文件 通过Hue管理Oozie作业 通过Hue管理HBase表 通过Hue执行HetuEngine SQL 父主题： 使用Hue

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对写入时延不是很敏感，因此可以采用COW表。 Hudi表的写任务要开启Hive元数据同步功能。 SparkSQL天然与Hive集成，无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向

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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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样例名称 样例语言 SparkJavaExample Spark Core程序 Java SparkScalaExample Spark Core程序 Scala SparkPyhtonExample Spark Core程序 Python SparkSQLJavaExample

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WebUI”右侧，单击链接，打开Hue的WebUI。 Hue的WebUI支持以下功能： 使用编辑器执行Hive、SparkSql的查询语句以及Notebook代码段。需要MRS集群已安装Hive、Spark2x。 使用计划程序提交Workflow任务、计划任务、Bundle任务。 使用文档查看、导入

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throws Exception { SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some.config.option"

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在某些功能上V2接口以V1.1接口为基础，在功能上做了如下功能增强： 支持安全集群提交作业。 支持HiveSql、Spark python和Flink作业。 支持SparkSql和SparkScript结果查询。 整体API及对应功能列表详见API概览。

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bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection： SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("CollectFemaleInfo"); JavaSparkContext

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Spark Python 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： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用

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Spark Python 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： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用

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</property> 执行以下命令修改Spark客户端配置文件目录下的“spark-defaults.conf”，添加“spark.sql.warehouse.location.first = true”配置。 vi Spark/spark/conf/spark-defaults.conf

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样例名称 样例语言 SparkJavaExample Spark Core程序 Java SparkScalaExample Spark Core程序 Scala SparkPyhtonExample Spark Core程序 Python SparkSQLJavaExample

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