IDEA_SHARE_APP_ERR 枚举值 对应值 描述 DISCOVER_ERROR 0 设备发现错误 CONNECT_ERROR 1 连接错误 DISCONNECT_ERROR 2 断开连接错误 SHARE_PLAY_ERROR 3 启动投屏错误 SHARE_STOP_ERROR

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IDEA_SHARE_APP_TLS_VERIFY_MODE 枚举值 对应值 描述 TLS_VERIFY_MODE_NONE 0 不验证 TLS_VERIFY_MODE_SERVER 1 服务端验证 TLS_VERIFY_MODE_CLIENT 2 客户端验证 TLS_VERIFY_MODE_BOTH

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IDEA_SHARE_APP_DEFINAION_QUAITY 枚举值 对应值 描述 QUALITY_FLUENCY_FIRST 0 流畅优先，默认值 QUAITY_CLEAR_FIRST 1 清晰优先 QUAITY_ADAPTIVE 2 自适应 父主题： 枚举定义

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IDEA_SHARE_APP_AUX_STATUS 枚举值 对应值 描述 IDEA_SHARE_AUX_IDLE 0 空闲 IDEA_SHARE_AUX_BUSY 1 忙 父主题： 枚举定义

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IDEA_SHARE_APP_ERR 枚举值 对应值 描述 DISCOVER_ERROR 0 设备发现错误 CONNECT_ERROR 1 连接错误 DISCONNECT_ERROR 2 断开连接错误 SHARE_PLAY_ERROR 3 启动投屏错误 SHARE_STOP_ERROR

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Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试 如何采用Java命令提交Spark应用 使用IBM JDK产生异常，提示“Problem

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Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试 如何采用Java命令提交Spark应用 使用IBM JDK产生异常，提示“Problem

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由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试 如何采用Java命令提交Spark应用

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IntelliJ IDEA中远程提交拓扑执行Main时报错：Command line is too long 问题 IntelliJ IDEA中远程提交拓扑，执行Main方法时IntelliJ IDEA报如下错 ： Command line is too long. Shorten

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IntelliJ IDEA中远程提交拓扑执行Main时报错：Command line is too long 问题 IntelliJ IDEA中远程提交拓扑，执行Main方法时IntelliJ IDEA报如下错 ： Command line is too long. Shorten

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由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试 如何采用Java命令提交Spark应用

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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 创建弹性资源池：创建弹性资源池。 创建队列：在弹性资源池中添加队列。 上传分组资源：上传Spark作业所需的资源包。

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使用 DLI 提交Spark作业 创建Spark作业 设置Spark作业优先级 查询Spark作业日志 管理Spark作业 管理Spark作业模板

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使用Spark-submit提交Spark Jar作业 DLI Spark-submit简介 DLI Spark-submit是一个用于提交Spark作业到DLI服务端的命令行工具，该工具提供与开源Spark兼容的命令行。 准备工作 授权。 DLI使用统一身份认证服务（Identity

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/bin/livy-server start 通过DLI Livy工具提交Spark作业到DLI 本示例演示通过curl命令使用DLI Livy工具将Spark作业提交到DLI。 将开发好的Spark作业程序jar包上传到OBS路径下。 例如，本示例上传“spark-examples_2.11-XXXX.j

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的凭证。 其他参数请参考创建Spark作业中关于Spark作业编辑页面的说明。 单击Spark作业编辑页面右上方“执行”，阅读并同意隐私协议，单击“确定”。提交作业，页面显示“作业提交成功”。 （可选）可到“作业管理”>“Spark作业”页面查看提交作业的状态及日志。 在DLI管

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Spark Streaming任务提交问题 问题现象 连接Kafka报类找不到。 连接带Kerberos的Kafka，报认证错误。 SparkStreaming任务运行一段时间后开始报TOKEN过期问题。 原因分析 问题1：Spark提交任务默认不会加载kafka的相关包，所以需

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使用代理用户提交Spark作业 本章节仅适用 MRS 3.3.0及之后版本。 场景说明 提交Spark任务时，用户可以使用当前实际运行用户提交任务，也可以使用代理用户提交任务。本章节介绍如何开启代理用户提交任务。 前提条件 创建用户，登录Manager页面，选择“系统 > 权限 >

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处理步骤 登录任意Master节点。 修改Spark客户端目录下的配置文件。 执行vim 客户端安装目录/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf命令，打开spark-defaults.conf文件，设置“spark.executor.extraClassPath”

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“dis-spark-streaming-demo”目录包含一个Maven工程样例。 编写SparkStreaming作业 以IntelliJ IDEA社区版为例，说明如何编写SparkStreaming作业。请先确保在IDEA上已经正确配置好 JDK 1.8+ Scala-sdk-2.11

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Windows：JDK安装目录\jre\lib\ext\ 安装IntelliJ IDEA和JDK工具，并进行相应的配置。 安装JDK。 安装IntelliJ IDEA工具。 在IntelliJ IDEA中配置JDK。 打开IntelliJ IDEA，选择“Configure”。 图1 Quick Start

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