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

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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） 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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建批处理作业》。 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。 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

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(2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway

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(2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway

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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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故障处理 问题1：运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示java server connection或container启动失败 问题现象 运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示java server connection或container启动失败。 解决方案

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SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("HBaseSourceExample"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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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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SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("HBaseSourceExample"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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apache.spark.SparkFiles; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import java.io.IOException; import java.nio.file.Files; import java.nio.file

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Spark作业相关 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化 DLI 客户端完成客户端DLIClient的初始化，参考队列相关完成队列创建等操作。 提交批处理作业 DLI提供执行批处理作业的接口。您可以使用该接口执行批处理作业。示例代码如下： 1

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apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.SparkFiles; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import java.io.File; import java.io.FileInputStream;

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enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\

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enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\

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(2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway

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(2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway

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(2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway

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(2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway

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