如何采用Java命令提交Spark应用 问题 除了spark-submit命令提交应用外，如何采用Java命令提交Spark应用？ 回答 您可以通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用java命令方式提交Spark应用。详细步骤如下：

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Spark同步HBase数据到CarbonData（Java） 以下为Spark同步HBase数据到CarbonData的Java示例。 下面代码片段仅为演示。 具体代码参见：com.huawei.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon。

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启动单流任务 功能介绍 调用此接口接口启动单流任务。 API触发单流录制流名规则：{jobtype}_{jobid}_{roomid}_{userid} jobtype取值为's'代表单流录制。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Exp

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准备Spark应用Java开发环境 操作场景 Java开发环境可以搭建在Windows环境下，而运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Java开发环境，推荐使用IDEA工具，安装要求如下。 JDK使用1.7版本（或1.8版本） IntelliJ IDEA（版本：13

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如何采用Java命令提交Spark应用 问题 除了spark-submit命令提交应用外，如何采用Java命令提交Spark应用？ 回答 您可以通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用java命令方式提交Spark应用。详细步骤如下：

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Spark任务运行失败 问题现象 报错显示executor出现OOM。 失败的task信息显示失败原因是lost task xxx。 原因分析 问题1：一般出现executor OOM，都是因为数据量过大，也有可能是因为同一个executor上面同时运行的task太多。 问题2：

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e Spark Streaming从Kafka接收数据并进行统计分析的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序实时累加计算Kafka中的流数据，统计每个单词的记录总数。 SparkStreamingKafka010ScalaExample SparkStreamingtoHbaseJavaExample010

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服务端API 华为云实时音视频服务支持通过API进行应用、录制管理、数据分析等。 快速入门 创建单流录制任务 创建合流录制任务 API参考 应用管理 录制规则管理 自动录制配置 应用回调管理 合流任务管理 单流任务管理 房间管理 数据统计分析 02 购买 您可以通过华为云实时音视频服

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SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb

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SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb

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Spark Streaming任务提交问题 问题现象 连接Kafka报类找不到。 连接带Kerberos的Kafka，报认证错误。 SparkStreaming任务运行一段时间后开始报TOKEN过期问题。 原因分析 问题1：Spark提交任务默认不会加载kafka的相关包，所以需

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处理步骤 登录任意Master节点。 修改Spark客户端目录下的配置文件。 执行vim 客户端安装目录/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf命令，打开spark-defaults.conf文件，设置“spark.executor.extraClassPath”

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SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB

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<checkpointLocation> 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，当前版本用户除了这一步外还需要将$SPARK_HOME/jars/streamingClient010目录中的kafka-clients jar包复制到$SPARK_HOME/jars目录下，否则会报class

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管理监控采集任务 您可以简单、方便地可视化管理采集任务，所有的配置均可在升级云原生监控插件时得到保留。 前提条件 集群中已安装云原生监控插件3.11.0及以上版本。 管理监控采集任务 开启默认关闭的采集任务、添加基础免费指标之外的指标后，若您已对接AOM，AOM服务会按量收取费用。具体请参考价格详情。

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runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread

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String 选看的用户id，单个录制任务内保证唯一 is_record_audio Boolean 是否录制音频。 true：录制音频 false：不录制音频 缺省为true。 video_type String 标识视频流的类型，可选摄像头流或者屏幕分享流，未填写表示不录制视频。 CAMERASTREAM：摄像头视频流

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，SQL作业，Spark作业和跨源作业等。您还可以直接调用 DLI SDK提供的接口函数实现业务。 常用API API概览 权限相关API 队列相关API SQL作业相关API Spark作业相关API 经典型跨源相关API 增强型跨源相关API 流作业相关API 流作业模板相关API

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<checkpointLocation> 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，当前版本用户除了这一步外还需要将$SPARK_HOME/jars/streamingClient010目录中的kafka-clients jar包复制到$SPARK_HOME/jars目录下，否则会报class

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回答 当前版本的Spark内核直接依赖于Kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作：

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