# 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase().hivetohbase(spark

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# 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase().hivetohbase(spark

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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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相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (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

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(1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (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

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如何在 DLI 中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索 （DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py

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编包并运行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“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，使用java -cp命令运行代码（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样例代码：

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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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/hudi-java-examples-1.0.jar”为jar包路径，“hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_java”为Hudi表的存储路径，“ hoodie_java”为Hudi表的表名。 运行Scala样例程序： spark-submit

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境中调测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“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，使用java -cp命令运行代码（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样例代码：

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Spark应用开发流程介绍 Spark应用程序开发流程 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明

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相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (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

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/hudi-java-examples-1.0.jar”为jar包路径，“hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_java”为Hudi表的存储路径，“ hoodie_java”为Hudi表的表名。 运行Scala样例程序： spark-submit

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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“ /opt/female/” ）下。 运行任务 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

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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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# 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHbasetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHbasetoHbase()

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createClient(SparkClientFactory.java:79) at org.apache.proxy.service.SparkClientManager.createSparkClient(SparkClientManager.java:145) at org

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操作请参考在Linux环境中调测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“ /opt/female/” ）下。 运行任务 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）：

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操作请参考在Linux环境中编包并运行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

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# 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase().hivetohbase(spark

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