Spark作业管理 Spark作业管理概述 创建Spark作业 父主题： 作业管理

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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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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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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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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（普通模式）

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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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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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// 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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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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明请参考Spark Configuration。 表2 spark-defaults.conf可选参数说明 Spark作业参数 对应Spark批处理参数 备注 spark.dli.user.file file 如果是对接notebook工具场景时不需要设置。 spark.dli.user

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</dependency> 运行样例代码前，对SparkSession加入.master("local").config("spark.driver.host", "localhost")，配置Spark为本地运行模式。 父主题： 在本地Windows环境中调测Spark应用

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</dependency> 运行样例代码前，对SparkSession加入.master("local").config("spark.driver.host", "localhost")，配置Spark为本地运行模式。 父主题： 调测Spark应用

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DIS Spark Streaming概述 DIS Spark Streaming是 数据接入服务 （DIS）提供的一个sdk，支持将DIS作为数据源创建DStream对接SparkStreaming。dis-spark-streaming使用流程如图1所示。 图1 DIS Spark

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SparkRTC Demo怎么体验？ 您可以提交工单联系华为云技术客服，获取各平台对应的Demo进行体验。 父主题： 产品咨询

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创建并提交Spark作业 场景描述 本章节指导用户通过API创建并提交Spark作业。 约束限制 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 涉及接口 创建队列：创建队列。 上传分组资源：上传Spark作业所需的资源包。 查询组内资源包：确认上传的资源包是否正确。

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Spark作业管理概述 DLI在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造，兼容Apache Spark生态和接口，执行批处理任务。 DLI还支持使用Spark作业访问DLI元数据，具体请参考《 数据湖探索 开发指南》。 Spark作业管理主要包括如下功能： 创建Spark作业

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配置Spark Core广播变量 操作场景 Broadcast（广播）可以把数据集合分发到每一个节点上，Spark任务在执行过程中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。

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查看目录下是否有对应的appid文件（Spark的eventlog存放目录：MRS 3.x及以后版本的目录是hdfs://hacluster/spark2xJobHistory2x，MRS 3.x以前版本的目录是hdfs://hacluster/sparkJobHistory，任务运行日

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Spark连接Kafka认证错误 问题现象 MRS 2.1.0版本集群中Spark消费kafka数据，过一天以后就会出现认证失败的报错： 原因分析 集群版本和运行的程序包版本不匹配。 处理步骤 参考运行Spark Streaming 对接Kafka0-10样例程序进行相关配置。 当前集群为MRS

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