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    java spark 提交多个app 更多内容
  • Spark Java API接口介绍

    a应用提供Spark的各种功能,如连接Spark集群,创建RDD,累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf:Spark应用配置类,如设置应用名称,执行模式,executor内存等。 JavaRDD:用于在java应用中定义JavaRDD的类,功能类似于scala中的RDD(Resilient

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  • 通过Java API提交Oozie作业

    通过Java API提交Oozie作业 通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过Java API提交Oozie作业 父主题: 开发Oozie应用

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  • 通过Java API提交Oozie作业

    通过Java API提交Oozie作业 功能简介 Oozie通过org.apache.oozie.client.OozieClient的run方法提交作业,通过getJobInfo获取作业信息。 代码样例 代码示例中请根据实际情况,修改“OOZIE_URL_DEFALUT”为实际

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  • 使用Hue提交Oozie Java作业

    使用Hue提交Oozie Java作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Java类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“Java 程序”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“Java program”窗口中配置“Jar

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  • 使用Livy提交Spark Jar作业

    access.key=XXXX # 提交作业使用的secret key。 spark.dli.user.secret.key=XXXX # 提交作业使用的projectId。 spark.dli.user.projectId=XXXX 表1 spark-defaults.conf必选参数说明

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  • 创建并提交Spark Jar作业

    步骤3:创建程序包 步骤4:提交Spark作业 步骤1:上传数据至OBS 参考Spark作业样例代码开发Spark Jar作业程序,编译并打包为“spark-examples.jar”。参考以下操作步骤上传该作业程序。 提交Spark作业之前,需要在OBS中上传数据文件。 登录管理控制台 在服务列

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  • 使用JDBC提交Spark SQL作业

    使用JDBC提交Spark SQL作业 获取服务端连接地址 下载JDBC驱动包 认证 使用JDBC提交作业 JDBC API参考 父主题: SQL作业开发指南

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  • Spark Streaming任务提交问题

    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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  • Spark应用开发简介

    --class:Spark应用的类名。 --master:Spark用于所连接的master,如yarn-client,yarn-cluster等。 application-jar:Spark应用的jar包的路径。 application-arguments:提交Spark应用的所需要的参数(可以为空)。

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  • Spark应用开发简介

    --class:Spark应用的类名。 --master:Spark用于所连接的master,如yarn-client,yarn-cluster等。 application-jar:Spark应用的jar包的路径。 application-arguments:提交Spark应用的所需要的参数(可以为空)。

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  • 创建并提交Spark SQL作业

    创建并提交Spark SQL作业 操作场景 DLI 可以查询存储在OBS中的数据,本节操作介绍使用DLI提交Spark SQL作业查询OBS数据的操作步骤。 操作流程 使用DLI提交Spark SQL作业查询数据。基本流程如下: 步骤1:上传数据至OBS 步骤2:创建队列 步骤3:创建数据库

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  • 提交Spark任务时报错“ClassNotFoundException”

    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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  • 使用代理用户提交Spark作业

    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 FusionInsight Manager页面,选择“系统

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  • Spark应用开发简介

    --class:Spark应用的类名。 --master:Spark用于所连接的master,如yarn-client,yarn-cluster等。 application-jar:Spark应用的jar包的路径。 application-arguments:提交Spark应用的所需要的参数(可以为空)。

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  • Spark应用开发简介

    --class:Spark应用的类名。 --master:Spark用于所连接的master,如yarn-client,yarn-cluster等。 application-jar:Spark应用的jar包的路径。 application-arguments:提交Spark应用的所需要的参数(可以为空)。

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  • mapPartitions接口使用

    (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway

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  • 使用Spark作业访问DLI元数据

    "org.apache.spark.sql.DliSparkExtension") .appName("java_spark_demo") .getOrCreate(); Spark3.3.x版本 SparkSession spark

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  • 使用ma-cli dli-job submit命令提交DLI Spark作业

    传入主类的参数,即应用程序参数。如果需要指定多个参数,可以使用--args arg1 --args arg2。 -q / --quiet Bool 否 提交DLI Spark作业成功后直接退出,不再同步打印任务状态。 示例 通过YAML_FILE文件提交DLI Spark作业。 $ma-cli

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  • mapPartitions接口使用

    (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway

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  • Spark Core样例程序(Java)

    //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark

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  • Spark Core样例程序(Java)

    //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark

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