Spark应用开发流程介绍 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程相同。 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 阶段 说明 参考文档 了解基本概念

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配置Spark应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在开发Spark应用程序时，某些场景下，需要Spark与Hadoop、HBase等之间进行通信。那么Spark应用程序中需要写入

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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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配置Spark应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在开发Spark应用程序时，某些场景下，需要Spark与Hadoop、HBase等之间进行通信。那么Spark应用程序中需要写入

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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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cd Spark2x/spark/bin sh spark-submit --queue tenant_spark --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client ../examples/jars/spark-examples_*

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在 DLI 使用Hudi提交Spark Jar作业 提交Spark jar作业的场景需要手动配置由LakeFormation提供元数据服务的Hudi锁实现类，请参照 Hudi锁配置说明。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Spark作业”，进入到Spark作业的界面。 提交Hudi相关的Spark

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提交Spark任务时提示参数格式错误 问题现象 用户在使用Spark组件时，提交集群任务运行失败，提示参数格式错误。 原因分析 执行的命令包含了非法字符。 上传的jar包属主属组异常。 处理步骤 检查用户执行命令./bin/spark-submit --class cn.interf

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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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MRS 集群支持提交哪些形式的Spark作业？ 问： MRS集群支持提交哪些形式的Spark作业？ 答： 当前在MRS页面，集群支持提交Spark、Spark Script和Spark SQL形式的Spark作业。 父主题： 作业管理类

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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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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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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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准备Spark应用开发用户 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作场景 开发用户用于运行样例工程。用户需要有HDFS、YARN和Hive权限，才能运行Spark样例工程。 操作步骤 登录MRS Manager，请参考登录MRS

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Hadoop、HBase等之间进行通信。那么Spark应用程序中需要写入安全认证代码，确保Spark程序能够正常运行。 安全认证有三种方式： 命令认证： 提交Spark应用程序运行前，或者在使用CLI连接SparkSQL前，在Spark客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户

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Spark应用开发流程介绍 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 阶段 说明 参考文档

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准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 准备Spark连接集群配置文件 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark应用安全认证 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（安全模式）

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application-jar：Spark应用的jar包的路径。 application-arguments：提交Spark应用的所需要的参数（可以为空）。 Spark JobHistory Server 用于监控正在运行的或者历史的Spark作业在Spark框架各个阶段的细节以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地开发、配置和调优作业。

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准备Spark应用开发环境 Spark应用开发环境简介 准备Spark应用开发用户 准备Spark应用Java开发环境 准备Spark应用Scala开发环境 准备Spark应用Python开发环境 准备Spark应用运行环境 导入并配置Spark样例工程 新建Spark应用开发工程（可选）

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准备Spark应用运行环境 操作场景 Spark的运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。您可以执行如下操作完成运行环境准备。 准备运行调测环境 在 弹性云服务器 管理控制台，申请一个新的弹性 云服务器 ，用于应用开发运行调测。 弹性云 服务器 的安全组需要和MRS集群Master节点的安全组相同。

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查看Spark应用调测结果 操作场景 Spark应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Spark WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Spark应用运行结果数据。 结果数据存储路径和格式已经与Spark应用程序指定，您可以通过指定文件中获取到运行结果数据。

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