DoubleType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession.builder

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DoubleType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession.builder

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。 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。 创建Spark作业时选择的“所属队列”为创建跨源连接时所绑定的队列。 如果选择spark版本为2.3

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pyspark样例代码 操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的pyspark样例代码。 在 DLI 管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或

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print_function from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession sparkSession = SparkSession.builder.

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Java样例代码 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Streaming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，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei

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配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行

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配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行

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print_function from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession.builder

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StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession.builder

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Spark连接Kafka认证错误 问题现象 MRS 2.1.0版本集群中Spark消费kafka数据，过一天以后就会出现认证失败的报错： 原因分析 集群版本和运行的程序包版本不匹配。 处理步骤 参考运行Spark Streaming 对接Kafka0-10样例程序进行相关配置。 当前集群为MRS

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配置Flume对接安全模式Kafka 使用Flume客户端对接安全kafka。 新增jaas.conf文件，并保存到“${Flume客户端安装目录}/conf”下，jaas.conf文件内容如下： KafkaClient { com.sun.security.auth.module

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配置Flume对接安全模式Kafka 使用Flume客户端对接安全kafka。 新增jaas.conf文件，并保存到“${Flume客户端安装目录}/conf”下，jaas.conf文件内容如下： KafkaClient { com.sun.security.auth.module

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ENGINE = Kafka() SETTINGS kafka_broker_list = 'kafka_ip1:21005,kafka_ip2:21005,kafka_ip3:21005', kafka_topic_list = 'topic1', kafka_group_name

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开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark S

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Spark Streaming企业级能力增强 配置Spark Streaming对接Kafka时数据后进先出功能 配置Spark Streaming对接Kafka可靠性 配置Structured Streaming使用RocksDB做状态存储 父主题： 使用Spark/Spark2x

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开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark S

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配置Kafka后进先出 配置场景 当Spark Streaming应用与Kafka对接，Spark Streaming应用异常终止并从checkpoint恢复重启后，对于进入Kafka数据的任务，系统默认优先处理应用终止前（A段时间）未完成的任务和应用终止到重启完成这段时间内（B

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。 进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码。 由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark Streaming Kafka依赖包路

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开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark S

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