开发者学习中心

开发者一站式学习、体验中心,学有所得、学有所乐!

 

    java 代码提交 spark命令 更多内容
  • pyspark样例代码

    DoubleType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession.builder

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • pyspark样例代码

    show() 操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至 DLI 中。 控制台操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。API操作请参考《 数据湖 探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • pyspark样例代码

    。 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。 创建Spark作业时选择的“所属队列”为创建跨源连接时所绑定的队列。 如果选择spark版本为2.3

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • pyspark样例代码

    show() 操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • pyspark样例代码

    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.datasource.mongo。 如果选择Spark版本为3.1.1时,无需选择Module模块, 需在 'Spark参数(--conf)' 配置 spark.driver

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark Java API接口介绍

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分布式Scan HBase表

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分布式Scan HBase表

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ma-cli dli-job提交DLI Spark作业支持的命令

    or OBS object to DLI resources. 表1 提交DLI Spark作业命令总览 命令 命令详情 get-job 查询DLI Spark作业列表及详情。 get-log 查询DLI Spark运行日志。 get-queue 查询DLI 队列。 get-resource

    来自:帮助中心

    查看更多 →

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

    使用ma-cli dli-job submit命令提交DLI Spark作业 执行ma-cli dli-job submit命令提交DLI Spark作业。 ma-cli dli-job submit命令需要指定一个位置参数YAML_FILE表示作业的配置文件路径,如果不指定该参

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • mapPartitions接口使用

    配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为 、spark-hbaseContext-test-1.0.jar,并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下,以下命令均在“$S

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用DLI提交Spark Jar作业

    使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业,Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息,用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前,将程序包上传至OBS,并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MRS各组件样例工程汇总

    SparkLauncherJavaExample 使用Spark Launcher提交作业的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用Java/Scala命令方式提交Spark应用。 SparkLauncherScalaExample

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 操作Avro格式数据

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark Structured Streaming样例程序开发思路

    lass not found异常。 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例): 运行Java或Scala样例代码: bin/spark-submit --master yarn

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • BulkGet接口使用

    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\

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了