dCount样例为Spark开源社区提供的。 回答 Spark部署时，如下jar包存放在客户端的“${SPARK_HOME}/jars/streamingClient010”目录以及服务端的“${BIGDATA_HOME}/ FusionInsight _Spark2x_8.1.0.

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dCount样例为Spark开源社区提供的。 回答 Spark部署时，如下jar包存放在客户端的“${SPARK_HOME}/jars/streamingClient010”目录以及服务端的“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Spark2x_8.1.0.

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UDF功能的权限控制机制 由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试 如何采用Java命令提交Spark应用

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配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.streaming.kafka.direct.lifo 配置是否开启Kafka后进先出功能。 false spark.streaming

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nMaster在尝试连接已经退出的Driver失败后，会在ResourceManager页面上标记此次Application为FAILED状态。 这种情况为小概率事件且不影响Spark SQL对外展现的应用完成状态。也可以通过增大Yarn客户端连接次数和连接时长的方式减少此事件发生的概率。

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配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.streaming.kafka.direct.lifo 配置是否开启Kafka后进先出功能。 false spark.streaming

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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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级别来优化。 操作步骤 优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark.driver.extraJavaOptions和spark.executor.extraJavaOptions配置项中添加参数：-XX:NewRatio。如，"

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根据用户实际使用场景在服务端或者客户端配置CarbonData相关参数。 服务端：登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Spark > 配置 > 全部配置 > JD BCS erver（角色） > 自定义”，在参数“spark.carbon.customized

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Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试 如何采用Java命令提交Spark应用 使用IBM JDK产生异常，提示“Problem

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Streaming应用运行失败 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 如何使用IDEA远程调试 如何采用Java命令提交Spark应用 使用IBM JDK产生异常，提示“Problem

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Yarn-client模式提交Spark任务时ApplicationMaster尝试启动两次失败 问题背景与现象 Yarn-client模式提交任务AppMaster尝试启动两次失败。 原因分析 Driver端异常: 16/05/11 18:10:56 INFO Client:

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server服务的一部分，是由spark用户启动的，因此其用户也是spark用户，且当前无法实现在运行时将beeline端的用户透传到executor，因此使用非spark用户时需要对文件进行更改owner为beeline端的用户，即实际用户。 父主题： SQL和DataFrame调优

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能继续执行，但无法查看Driver端日志。例如：执行命令 spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client /opt/client/Spark/spark/examples/jars/spark-examples_2

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txt到此目录。 将生成的jar包上传至Spark2x运行环境下（Spark2x客户端），如“/opt/female”。 进入客户端目录，执行以下命令加载环境变量并登录。如果安装了Spark2x多实例或者同时安装了Spark和Spark2x，在使用客户端连接具体实例时，请执行以下命令加载具体实例的环境变量。

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ndException” 提交Spark任务时Driver端提示运行内存超限 Yarn-cluster模式下提交Spark任务报“Can't get the Kerberos realm”异常 JDK版本不匹配导致启动spark-sql和spark-shell失败 Yarn-cl

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RIGHT OUTER JOIN b ON aid=bid; 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中添加如下表格中的参数。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 spark.sql.adaptive.enabled 自适应执行特性的总开关。

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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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级别来优化。 操作步骤 优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark.driver.extraJavaOptions和spark.executor.extraJavaOptions配置项中添加参数：-XX:NewRatio。如，"

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队列最小CUs小于16CUs时，该配置项不生效。 最大预拉起spark driver实例数 队列预先启动的最大spark driver数量。当运行作业的spark driver任务数超过“单spark driver实例最大并发数”的值时，作业将会分配到预先启动的spark driver上面。 当队列为16CUs时范围：0-1

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在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。

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