境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，使用java -cp命令运行代码（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： 运行Java样例代码：

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编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，使用java -cp命令运行代码（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： 运行Java样例代码：

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将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，使用java -cp命令运行代码（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： 运行Java样例代码： java -cp $SPARK_HOME

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将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，使用java -cp命令运行代码（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）： 运行Java样例代码： java -cp $SPARK_HOME

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运行Spark作业报java.lang.AbstractMethodError Spark 2.3对内部接口Logging做了行为变更，如果用户代码里直接继承了该Logging，且编译时使用的是低版本的Spark，那么应用程序在Spark 2.3的环境中运行将会报java.lang

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0_131 配置JAVA_HOME vim /etc/profile export JAVA_HOME=/data/services/jdk1.8.0_131 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt

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Spark Java 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： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Jav

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Spark Java 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开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的J

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Spark Java 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： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Jav

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Spark Java 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： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Jav

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Spark Java 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： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Jav

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{ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中编包并运行Spark程序章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*:{ClassPath}

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{ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中调测Spark应用章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*:{ClassPath}

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Spark任务运行失败 问题现象 报错显示executor出现OOM。 失败的task信息显示失败原因是lost task xxx。 原因分析 问题1：一般出现executor OOM，都是因为数据量过大，也有可能是因为同一个executor上面同时运行的task太多。 问题2：

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nt”。 将待运行的应用程序上传到集群客户端所在节点。 本章节示例中使用的jar样例程序为“{集群客户端安装目录}/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_*.jar”（部分版本集群中Spark2x文件夹名称为Spark，请以实际为准）。

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SparkLauncher的方式依赖Spark客户端，即运行程序的节点必须已安装Spark客户端，且客户端可用。运行过程中依赖客户端已配置好的环境变量、运行依赖包和配置文件， 在Spark应用程序运行节点，执行如下命令使用SparkLauncher方式提交。 java -cp $SPARK_HOME/c

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/hadoop export SPARK_CONF_DIR=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf export SPARK_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark export HADOOP_C

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的环境变量、运行依赖包和配置文件， 在Spark应用程序运行节点，执行如下命令使用Spark Launcher方式提交。之后，可通过Spark WebUI查看运行情况，或通过获取指定文件查看运行结果。 java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME/j

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

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

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

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