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testhbase").show(); 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，创建Spark作业时需要将krb5
对接Redis scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 故障处理 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/dws/* spark.executor.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/dws/* 通过控制台提交作业请
show() 插入数据前： 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。
jdbcDF.drop("id").show() 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。
对接HBase MRS配置 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 故障处理 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
对接CSS CSS安全集群配置 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
jdbcDF.drop("id").show() 提交作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。
hare/extension/dli/spark-jar/datasource/opentsdb/* spark.executor.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/opentsdb/* 通过
share/extension/dli/spark-jar/datasource/mongo/* spark.executor.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/mongo/* 通过控制台提交
故障处理 问题1：将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 问题 将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 解决方案 将'\'后面的缩进或是空格全部删除。 父主题： 对接Redis
table css_table"); 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。
extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/rds/* spark.executor.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/rds/* 通过控制台提交作业请
share/extension/dli/spark-jar/datasource/redis/* spark.executor.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/redis/* 通过控制台提交
load().show() 返回结果： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。
collect().foreach(println) 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。
share/extension/dli/spark-jar/datasource/hbase/* spark.executor.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/hbase/* 通过控制台提交
MRS配置 DLI跨源连接中配置MRS主机信息 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 对接MRS HBase需要在DLI队列的host文件中添加MRS集群节点的/etc/hosts信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。
故障处理 问题1：运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示java server connection或container启动失败 问题现象 运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示java server connection或container启动失败。 解决方案
load().show() 返回结果： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，创建Spark作业时需要将krb5
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