必须已安装Spark客户端，且客户端可用。运行过程中依赖客户端已配置好的环境变量、运行依赖包和配置文件， 在Spark应用程序运行节点，执行如下命令使用SparkLauncher方式提交。 java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME/lib/*:SparkLauncherExample

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缺点：需要调优。大数据情况下建议JD BCS erver driver端内存10G，executor端每个核心分配3G内存。 true：使用该功能 false: 不使用该功能 false spark.sql.collect.Hive 该参数在spark.sql.uselocalFileColle

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缺点：需要调优。大数据情况下建议JDB CS erver driver端内存10G，executor端每个核心分配3G内存。 true：使用该功能 false: 不使用该功能 false spark.sql.collect.Hive 该参数在spark.sql.uselocalFileColle

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datasource.hbase。 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.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/dws/*

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用户跟driver是一致的，driver是JDBCServer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。

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您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_DRIVER_MEMORY”配置项设置为合适大小。 在使用spark-submit命

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applicationID命令后Spark只会停掉任务对应的SparkContext，而不是退出当前进程。如果当前进程中存在其他常驻的线程（类似spark-shell需要不断检测命令输入，Spark Streaming不断在从数据源读取数据），SparkContext被停止并不会终止整个进程。 如

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JDK版本不匹配导致启动spark-sql和spark-shell失败 问题背景与现象 JDK版本不匹配导致客户端启动spark-sql、spark-shell失败。 原因分析 在Driver端打印异常如下： Exception Occurs: BadPadding 16/02/22

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在Linux环境中调测Spark应用 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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加载。 "spark.yarn.app.id", "spark.yarn.app.attemptId", "spark.driver.host", "spark.driver.bindAddress", "spark.driver.port", "spark.master"

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HDFS和Spark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（Driver）和执行端（Exec

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用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和应用程序运行依赖包上传至客户端的jars路径。文档中提供的示例代码，其运行依赖包在客户端jars中已存在。 Spark Launcher的方式依赖Spark客户端，即运行程序的节点必须已安装Spark客户端，且客户端可用。运行过

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datasource.rds。 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.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/rds/*

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加载。 "spark.yarn.app.id", "spark.yarn.app.attemptId", "spark.driver.host", "spark.driver.bindAddress", "spark.driver.port", "spark.master"

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创建Spark作业 Spark作业编辑页面支持执行Spark作业，为用户提供全托管式的Spark计算服务。 在总览页面，单击Spark作业右上角的“创建作业”，或在Spark作业管理页面，单击右上角的“创建作业”，均可进入Spark作业编辑页面。 进入Spark作业编辑页面，页面

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java.sql.Driver java.sql.Driver是数据库驱动接口。 表1 对java.sql.Driver的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 acceptsURL(String url) boolean Yes connect(String url, Properties

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applicationID命令后Spark只会停掉任务对应的SparkContext，而不是退出当前进程。如果当前进程中存在其他常驻的线程（类似spark-shell需要不断检测命令输入，Spark Streaming不断在从数据源读取数据），SparkContext被停止并不会终止整个进程。 如

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中，例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和应用程序运行依赖包上传至客户端的jars路径。文档中提供的示例代码，其运行依赖包在客户端jars中已存在。 Spark Launcher的方式依赖Spark客户端，即运行程序的

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Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的

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在Linux环境中调测Spark应用 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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String 否 Spark应用Executor的个数。该配置项会替换sc_type中对应的默认参数。 -dc / --driver-cores String 否 Spark应用Driver的CPU核数。该配置项会替换sc_type中对应的默认参数。 -dm / --driver-memory

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