准备Spark应用Java开发环境 操作场景 Java开发环境可以搭建在Windows环境下，而运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Java开发环境，推荐使用IDEA工具，安装要求如下。 JDK使用1.7版本（或1.8版本） IntelliJ IDEA（版本：13

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JAVA合约开发 SDK配置 SDK接口 合约结构 合约示例 合约安装 父主题： 合约开发

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基于Java开发 驱动包、环境依赖 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 应用程序开发教程

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开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark

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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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开发Spark应用 Spark Core程序 Spark SQL程序 Spark Streaming程序 通过JDBC访问Spark SQL的程序 Spark on HBase程序 从HBase读取数据再写入HBase 从Hive读取数据再写入HBase Streaming从Kafka读取数据再写入HBase

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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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并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark Streaming应用开发指导。 Spark开发接口简介 Spark支持使用Scala、Java和Python语言进行程序开发，由于Spark本身是由Scala语言开发出来的，且Scala语言具有简洁易

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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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并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark Streaming应用开发指导。 Spark开发接口简介 Spark支持使用Scala、Java和Python语言进行程序开发，由于Spark本身是由Scala语言开发出来的，且Scala语言具有简洁易

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

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主题 选择颜色主题 颜色主题帮助您修改CodeArts IDE用户界面中的颜色，以适应您的首选项和工作环境。 在CodeArts IDE中，通过按Ctrl+K Ctrl+T打开颜色主题选择弹窗。 使用光标上下箭头键预览主题的颜色。 选择所需的主题后，请按Enter键。

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Spark应用开发规范 Spark应用开发规则 Spark应用开发建议

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Spark on Hudi开发规范 SparkSQL建表参数规范 Spark增量读取Hudi参数规范 Spark异步任务执行表compaction参数设置规范 Spark on Hudi表数据维护规范 Spark并发写Hudi建议 Spark读写Hudi资源配置建议 Spark On

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2.2/。 图1 Spark架构 Spark开发接口简介 Spark支持使用Scala、Java和Python语言进行程序开发，由于Spark本身是由Scala语言开发出来的，且Scala语言具有简洁易懂的特性，推荐用户使用Scala语言进行Spark应用程序开发。 按不同的语言分，Spark的API接口如表1所示。

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