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运行Spark作业报java.lang.AbstractMethodError Spark 2.3对内部接口Logging做了行为变更，如果用户代码里直接继承了该Logging，且编译时使用的是低版本的Spark，那么应用程序在Spark 2.3的环境中运行将会报java.lang.AbstractMethodError
您可以使用该接口新建Flink SQL作业并提交到DLI，示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 private static void createSQLJob(DLIClient client) throws DLIException {
示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 private static void runBatchJob(Cluster cluster) throws DLIException
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
对接DWS 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
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
对接RDS 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
对接Mongo 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
对接OpenTSDB 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
示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 //调用Database对象的deleteDatabase接口删除数据库, //其中Database对象通过调用对象DLIClient的getDatabase(String databaseName)接口获得. private static
需要一定的技术能力完成代码编译、集群搭建、配置、运维。 用户需要自己编写完整代码并进行编译。 用户需要登录集群使用命令进行提交，且需要维护集群。 用户需要在代码里写入checkpoint才能开启。
建议您参考DLI提供的示例代码，并根据实际业务场景进行相应的编辑和定制。获取DLI样例代码。 操作流程 使用DLI提交Spark Jar作业的操作流程如表1所示。 开始进行如下操作前，请务必参考准备工作完成必要操作。
状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头，响应同样也有消息头，如“Content-Type”。
编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。 单击工具右侧的“Maven”，参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。 编译成功后，单击“package”对代码进行打包。
int evaluate(int a, int b) { return a + b; } } 编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。
FileSystem源表 功能描述 本节介绍FileSystem源表的定义，以及创建源表时使用的参数和示例代码。 前提条件 该场景作业需要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。
示例代码 返回3.141592653589793。 select pi(); 父主题： 数学函数
示例代码 返回2.718281828459045。 select e(); 父主题： 数学函数
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