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。
Dataphin功能Tips系列（47）-支持通过Spark本地客户端提交Spark Batch任务
一、场景 原来的Spark Jar任务和PySpark任务提交，需要借助外部执行机器作为“跳板机”，这会产生以下问题： 单点故障风险，缺乏高可用性： 跳板机作为单一的连接点，一旦发生故障（如硬件故障、网络中断等），将导致整个Spark任务提交流程中断，无法实现高可用性。 资源分配集中，无法实现均衡负载： ...
Spark Streaming 不同Batch任务可以并行计算么？
关于Spark Streaming中的任务有如下几个概念： Batch Job Stage Task 其实Job,Stage,Task都是Spark Core里就有的概念，Batch则是Streaming特有的概念。同一Stage里的Task一般都是并行的。同一Job里的Stage可以并行，但是一般如果有依赖则是串行,可以参考我这篇文章Spark 多个Stage执行是串行执行的么？。 Job的.....
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