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”

查看更多 →

"${files[*]}") 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，当前版本用户除了这一步外还需要将$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

查看更多 →

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：

查看更多 →

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：

查看更多 →

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：

查看更多 →

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：

查看更多 →

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

查看更多 →

apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$.yarn$lzycompute(SparkHadoopUtil.scala:385) at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$.yarn(SparkHadoopUtil

查看更多 →

"${files[*]}") 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，当前版本用户除了这一步外还需要将$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

查看更多 →

Streaming提供的抽象概念。 DStream表示一个连续的数据流，是从数据源获取或者通过输入流转换生成的数据流。从本质上说，一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD是一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStream中的每个RDD包含了一个区间的数据。如图4所示。 图4 DStream与RDD关系

查看更多 →

ink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。详细操作请参考创建Flink Jar作业。 适用于实时数据监控、实时推荐系统等需要快速响应的场景。 Flink Jar作业适用于需要自定义流处理逻辑、复杂的状态管理或特定库集成的数据分析场景。 Spark作业 可通过交互式会话（se

查看更多 →

通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Java） 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>();

查看更多 →

args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

查看更多 →

通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Java） 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>();

查看更多 →

") .getOrCreate(); //创建表示来自kafka的输入行流的DataSet。 Dataset<String> lines = spark .readStream() .format("kafka")

查看更多 →

args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

查看更多 →

通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Java） 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>();

查看更多 →

args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

查看更多 →

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

查看更多 →

在客户端提交任务时，在命令行中配置自定义的spark.driver.extraJavaOptions参数这样任务运行时就不会自动加载客户端路径下“spark-defaults.conf”中的spark.driver.extraJavaOptions；或者在启动Spark任务时，通过“

查看更多 →

Streaming提供的抽象概念。 DStream表示一个连续的数据流，是从数据源获取或者通过输入流转换生成的数据流。从本质上说，一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD是一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStream中的每个RDD包含了一个区间的数据。如图4所示。 图4 DStream与RDD关系

查看更多 →