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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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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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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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应用开发规则 Spark应用中，需引入Spark的类 对于Java开发语言，正确示例： // 创建SparkContext时所需引入的类。 import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext // RDD操作时引入的类。 import

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JavaSerializer：性能一般，兼容性好 使用：conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 为什么不默认使用Kryo序列化？ Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutput

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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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Spark应用开发概述 Spark应用开发简介 Spark应用开发常用概念 Spark应用开发流程介绍 父主题： Spark开发指南

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Spark作业开发类 Spark作业使用咨询 Spark如何将数据写入到 DLI 表中 通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？

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

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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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