通过spark-submit提交任务
本文以ECS连接EMR Serverless Spark为例，介绍如何通过EMR Serverless spark-submit命令行工具进行Spark任务开发。
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。
快速上手Spark Submit开发
EMR Serverless Spark兼容spark-submit命令行参数，简化了任务执行流程。本文通过一个示例，为您演示如何进行Spark Submit开发，确保您能够快速上手。
PySpark批任务开发入门
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，即可便捷地进行PySpark开发。本文通过一个示例，为您演示如何进行PySpark开发。
MaxCompute spark任务的log view中如何查看print的信息
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查看Spark任务的详细信息
欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos在学习Spark的过程中，查看任务的DAG、stage、task等详细信息是学习的重要手段，在此做个小结；环境信息本文对应的环境信息如下：CentOS Linux release 7.5.1804JDK：1.8.0_191hadoop：2.7.7spark....
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