batchJob.asyncSubmit(); SparkJobStatus sparkJobStatus=batchJob.getStatus(); System.out.println(sparkJobStatus); } 查询批处理作业日志 DL

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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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使用Spark on CCE 使用Spark的Kubernetes调度程序spark-submit，可以将Spark应用程序提交到Kubernetes集群中运行，详情请参见在Kubernetes上运行Spark。使用spark-submit提交Spark应用程序的工作原理如下：

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Spark on HBase程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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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对接OpenTSDB 创建表关联OpenTSDB 插入数据至OpenTSDB表 查询OpenTSDB表 默认配置修改 父主题： 使用Spark（ MRS 3.x之前版本）

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Manager界面中配置。 表1 Spark2x日志列表 日志类型 日志文件名 描述 SparkResource2x日志 spark.log Spark2x服务初始化日志。 prestart.log prestart脚本日志。 cleanup.log 安装卸载实例时的清理日志。

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Spark Streaming Streaming任务打印两次相同DAG日志 Spark Streaming任务一直阻塞 运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 为什么提交Spark Streaming应用超过token有效期，应用失败 为什么Spark Str

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对接的 DLI 服务的Region。 根据Spark应用程序的需要，修改“spark-defaults.conf”中的配置项，配置项兼容开源Spark配置项，参考开源Spark的配置项说明。 使用Spark-submit提交Spark作业 进入工具文件bin目录，执行spark-submit命令，并携带相关参数。

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Standalone模式spark配置 数据工厂应用内配置 图1 计算引擎配置 参数配置中spark.executor.extraClassPath指定spark上需要额外加载的jar包的路径，jar包需要放在spark所在 服务器 上。如果spark是集群环境，则每个节点都需要放入jar包，且路径相同。

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约束与限制 该解决方案部署前，需 注册华为账号 并开通华为云，完成实名认证，且账号不能处于欠费或冻结状态。如果计费模式选择“包年包月”，请确保账户余额充足以便一键部署资源的时候可以自动支付；或者在一键部署的过程进入费用中心，找到“待支付订单”并手动完成支付。 该解决方案部署成功后，搭建大约

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spark提交服务 服务分布： 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 data-spark-submit 10.190.x.x 10.190.x.x /app/dt/data-spark-submit 8087 安装spark提交服务 修改配置文件application-dev

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18 def submit_spark_batch_job(dli_client, batch_queue_name, batch_job_info): try: batch_job = dli_client.submit_spark_batch_job(batch_queue_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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开发Spark应用 Spark Core程序 Spark SQL程序 Spark Streaming程序 通过JDBC访问Spark SQL的程序 Spark on HBase程序 从HBase读取数据再写入HBase 从Hive读取数据再写入HBase Streaming从Kafka读取数据再写入HBase

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Spark Core程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 Python样例代码 父主题： 开发Spark应用

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Spark接口介绍 Spark Java API接口介绍 Spark Scala API接口介绍 Spark Python接口介绍 Spark REST API接口介绍 Spark ThriftServer接口介绍 Spark常用命令介绍 父主题： Spark应用开发常见问题

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仅“脚本类型”配置为“在线脚本”时可以配置。 选择已创建的Spark Python脚本。 脚本参数 否 仅“脚本类型”配置为“在线脚本”时可以配置。 关联的Spark Python脚本中如果使用了参数，此处显示参数名称，请在参数名称后的输入框配置参数值。 运行程序参数 否 仅“脚本类型”配置为“在线脚本”时可以配置。

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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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上线支持服务-基础版 《SparkPack项目动态数据模板》 《SparkPack项目上线计划》 《SparkPack项目问题清单》 《SparkPack项目系统上线确认报告》 上线支持服务-专业版 《SparkPack项目动态数据模板》 《SparkPack项目上线计划》 《SparkPack项目问题清单》

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安装部署 安装包解压 将获取到的pie-engine-studio安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下，例如 /home/PieEngine/下，执行以下命令进入该目录： cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压 tar -zxvf 文件名.tar

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