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    java 提交 多个 spark application 更多内容
  • Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效

    Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效,在使用yarn-client模式提交时生效,如图1所示,第一个应用是使用yarn-client模式提交的,正确显示代码里设置的应用名Spark P

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  • 使用Hue提交Oozie Spark2x作业

    使用Hue提交Oozie Spark2x作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Spark2x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“Spark 程序”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“Spark”窗口配置“F

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  • Spark与其他组件的关系

    Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 分解来看,Spark分成控制端(D

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  • Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效

    Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效,在使用yarn-client模式提交时生效,如图1所示,第一个应用是使用yarn-client模式提交的,正确显示代码里设置的应用名Spark P

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  • 提交

    提交 当您对代码进行一些更改时,您需要将它们提交到本地项目存储库,然后将它们推送到远程存储库,以便团队成员可以使用。 在提交之前,请确保您的Git配置中设置了用户名和/或电子邮件。否则,Git将使用本地计算机上的信息。您可以在Git提交信息中找到详细信息。 通过将更改添加到暂存区

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  • 使用Hue提交Oozie Spark2x作业

    使用Hue提交Oozie Spark2x作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Spark2x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“Spark 程序”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“Spark”窗口配置“F

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  • Spark2x与其他组件的关系

    运行框架如图3所示。 图3 Spark on yarn-cluster运行框架 Spark on YARN-Cluster实现流程: 首先由客户端生成Application信息,提交给ResourceManager。 ResourceManager为Spark Application分配第一个C

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  • 常用参数

    JDBC应用在服务端的“spark-defaults.conf”配置文件中设置该参数。 Spark客户端提交的任务在客户端配的“spark-defaults.conf”配置文件中设置该参数。 Spark长时间任务安全认证配置 安全模式下,使用Spark CLI(如spark shell、spark

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  • 质检服务

    ger 8084 安装spark提交服务 修改配置文件application-dev.yml 修改stdms.callback.url和stdms.result.url中的ip和端口,配置为CIM数据汇聚管理平台的ip和端口 采用本地模式运行,配置spark.master为local;采用集群模式运行,配置spark

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  • JDBCServer长时间运行导致磁盘空间不足

    JD BCS erver长时间运行导致磁盘空间不足 用户问题 连接Spark的JDB CS erver服务提交spark-sql任务到yarn集群上,在运行一段时间以后会出现Core节点的数据盘被占满的情况。 问题现象 客户连接Spark的JDBCServer服务提交spark-sql任务到yarn集群上,在运行

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  • Oozie客户端配置说明

    mpleUser为提交任务的用户名。 kinit exampleUser 普通模式,执行5。 配置Hue。 Spark2x环境配置(如果不涉及spark2x任务,可以跳过此步骤): hdfs dfs -put /opt/client/Spark2x/spark/jars/*.jar

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  • DLI SDK功能矩阵

    源包的Java SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关Java SDK使用说明。 Flink作业相关 介绍新建Flink作业、查询作业详情、查询作业列表等Java SDK使用说明。 Spark作业相关 介绍提交Spark作业、查询所有Spark作业、删除Spark作业等Java

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  • 配置矢量化读取ORC数据

    预期的性能。 spark.sql.orc.impl : native ,默认为hive。 若使用客户端提交任务,“spark.sql.orc.enableVectorizedReader”、“spark.sql.codegen.wholeStage”、“spark.sql.codegen

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    预期的性能。 spark.sql.orc.impl : native ,默认为hive。 如果使用客户端提交任务,“spark.sql.orc.enableVectorizedReader”、“spark.sql.codegen.wholeStage”、“spark.sql.codegen

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  • 常用参数

    JDBC应用在服务端的“spark-defaults.conf”配置文件中设置该参数。 Spark客户端提交的任务在客户端配的“spark-defaults.conf”配置文件中设置该参数。 Spark长时间任务安全认证配置 安全模式下,使用Spark CLI(如spark shell、spark

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  • Spark Structured Streaming样例程序(Java)

    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

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  • 通过JDBC访问Spark SQL样例程序(Java)

    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>();

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  • Spark Structured Streaming样例程序(Java)

    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

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  • 使用Spark执行Hudi样例程序(Java)

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

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用Java/Scala命令方式提交Spark应用。 SparkLauncherScalaExample SparkOnHbaseJavaExample Spark on HBase场景的Java/Scala/Python示例程序。

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  • Oozie客户端配置说明

    mpleUser为提交任务的用户名。 kinit exampleUser 普通模式,执行5。 配置Hue。 spark2x环境配置(如果不涉及spark2x任务,可以跳过此步骤): hdfs dfs -put /opt/client/Spark2x/spark/jars/*.jar

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