提交PySpark流任务
在大数据快速发展的时代，流式处理技术对于实时数据分析至关重要。EMR Serverless Spark提供了一个强大而可扩展的平台，它不仅简化了实时数据处理流程，还免去了服务器管理的烦恼，提升了效率。本文将指导您使用EMR Serverless Spark提交PySpark流式任务，展示其在流处理方面的易用性和可运维性。
PySpark任务开发入门
您可以自行编写并构建包含业务逻辑的Python脚本，上传该脚本后，即可便捷地创建和执行PySpark任务。本文通过一个示例，为您演示如何进行PySpark任务的开发与部署。
PySpark基础操作
PySpark是Spark提供的Python API。您可以通过PySpark提供的DataFrame接口，完成各种计算逻辑。本文为您介绍PySpark的基础操作。
PySpark中的Python环境介绍
EMR DataLake和自定义集群安装的Spark版本对Python环境的依赖各不相同。本文以Python3为例，介绍不同Spark版本所对应的Python版本，以及安装Python第三方库的方法。
在E-MapReduce中使用pyspark访问hive数据时报错
报错信息如下：“o'rg.datanucleus.store.rdsms.connectionpool.DatastoreDriverNotFoundException: The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver") was not found in CLASSPATH”
如何运行Python3Kernel任务
在E-MapReduce的JupyterHub中，您可以直接运行Python任务，也可以通过Python3 Kernel中的魔术命令PySpark和SQL运行任务。本文通过示例为您介绍如何运行Python3 Kernel任务，以及Python3 Kernel中的魔术命令PySpark和SQL中的参数。
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