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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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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建批处理作业》。 创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交作业，页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys

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Spark同步HBase数据到CarbonData（Java） 以下为Spark同步HBase数据到CarbonData的Java示例。 下面代码片段仅为演示。 具体代码参见：com.huawei.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon。

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Spark同步HBase数据到CarbonData（Java） 以下为Spark同步HBase数据到CarbonData的Java示例。 下面代码片段仅为演示。 具体代码参见：com.huawei.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon。

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因此通过预写日志和可靠的Receiver，Spark Streaming就可以保证没有输入数据会由于Driver的失败而丢失。 SparkSQL和DataSet原理 SparkSQL 图7 SparkSQL和DataSet Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的模块。在Spark应用中，可以无缝地使用SQL语句亦或是DataSet

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java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("JavaHBa

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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“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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永洪BI对接 DLI 提交Spark作业 永洪BI对接准备工作 永洪BI添加数据源 永洪BI创建数据集 永洪BI制作图表 父主题： 数据分析

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cd Spark2x/spark/bin sh spark-submit --queue tenant_spark --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client ../examples/jars/spark-examples_*

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提交Spark任务时提示参数格式错误 问题现象 用户在使用Spark组件时，提交集群任务运行失败，提示参数格式错误。 原因分析 执行的命令包含了非法字符。 上传的jar包属主属组异常。 处理步骤 检查用户执行命令./bin/spark-submit --class cn.interf

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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“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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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“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("HBaseSourceExample"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\

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提交Spark任务时连接ResourceManager异常 问题背景与现象 连接ResourceManager异常，导致Spark任务提交失败。 原因分析 在Driver端打印异常如下，打印连接两个ResourceManager主备节点的26004端口均被拒绝： 15/08/19

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编包并运行Spark应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以将打包好的jar包上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 Spark应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。

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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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本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\

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java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("JavaHBa

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