准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 准备Spark连接集群配置文件 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark应用安全认证 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（安全模式）

查看更多 →

Spark应用开发常见问题 Spark常用API介绍 structured streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 SparkSQL UDF功能的权限控制机制

查看更多 →

Spark应用开发常见问题 Spark常用API介绍 structured streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败

查看更多 →

准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 配置Spark应用安全认证 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（安全模式）

查看更多 →

准备Spark应用开发环境 准备本地应用开发环境 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（普通模式）

查看更多 →

Spark应用开发常见问题 Spark常用API介绍 structured streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败

查看更多 →

Java函数开发指南（使用IDEA工具普通Java项目） 开发Java函数，以下给出Demo实例步骤： 创建函数工程 配置idea，创建java工程JavaTest，如图创建工程所示 图1 创建工程 添加工程依赖 根据Java SDK下载提供的SDK地址，下载JavaRuntime

查看更多 →

Spark应用开发常见问题 Spark常用API介绍 structured streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖包 如何处理自动加载的依赖包 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 SparkSQL UDF功能的权限控制机制

查看更多 →

Spark应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装JDK 开发环境的基本配置。版本要求：1.7或者1.8。 说明： 基于安全考虑， MRS 服务端只支持TLS

查看更多 →

新建Spark应用开发工程（可选） 操作场景 除了导入Spark样例工程，您还可以使用IDEA新建一个Spark工程。如下步骤以创建一个Scala工程为例进行说明。 操作步骤 打开IDEA工具，选择“Create New Project”。 图1 创建工程 在“New Proje

查看更多 →

准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 准备Spark连接集群配置文件 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（普通模式）

查看更多 →

Spark Structured Streaming样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com

查看更多 →

Spark Structured Streaming样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com

查看更多 →

通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Java） 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>();

查看更多 →

Spark Structured Streaming样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com

查看更多 →

args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

查看更多 →

通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Java） 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>();

查看更多 →

args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

查看更多 →

args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

查看更多 →

通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Java） 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>();

查看更多 →

args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

查看更多 →