E-MapReduce：JAR開發快速入門

步驟一：開發JAR包

在EMR Serverless Spark中，不直接提供整合的JAR包開發環境，因此需要您在本地或獨立的開發平台上完成Spark應用的編碼和打包成JAR檔案。本文提供兩個樣本供您參考。

在Maven專案的pom.xml檔案中，需添加與Spark相關的依賴項。鑒於 Serverless Spark 運行環境已內建這些依賴，將 scope 設定為 provided 可避免重複打包和版本衝突，同時仍保留編譯和測試階段的可用性。

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
    <version>3.5.2</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
    <version>3.5.2</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-hive_2.12</artifactId>
    <version>3.5.2</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

public class HiveTableAccess {
    public static void main(String[] args) {
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("DlfTableAccessExample")
                .enableHiveSupport()
                .getOrCreate();
        spark.sql("SELECT * FROM test_table").show();
        spark.stop();
    }
}

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
 * Computes an approximation to pi
 * Usage: JavaSparkPi [partitions]
 */
public final class JavaSparkPi {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    SparkSession spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("JavaSparkPi")
      .getOrCreate();
    JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(spark.sparkContext());
    int slices = (args.length == 1) ? Integer.parseInt(args[0]) : 2;
    int n = 100000 * slices;
    List<Integer> l = new ArrayList<>(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
      l.add(i);
    }
    JavaRDD<Integer> dataSet = jsc.parallelize(l, slices);
    int count = dataSet.map(integer -> {
      double x = Math.random() * 2 - 1;
      double y = Math.random() * 2 - 1;
      return (x * x + y * y <= 1) ? 1 : 0;
    }).reduce((integer, integer2) -> integer + integer2);
    System.out.println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n);
    spark.stop();
  }
}

單擊SparkExample-1.0-SNAPSHOT.jar，直接下載測試JAR包。

步驟二：上傳JAR包

1. 進入資源上傳頁面。

   1. 登入E-MapReduce控制台。

   2. 在左側導覽列，選擇EMR Serverless > Spark。

   3. 在Spark頁面，單擊目標工作空間名稱。

   4. 在EMR Serverless Spark頁面，單擊左側導覽列中的文件管理。

2. 在文件管理頁面，單擊上传文件。

3. 在上传文件對話方塊中，單擊待上傳檔案地區選取項目本地JAR包，或者直接拖拽JAR包到待上傳檔案地區。

   本文樣本是上傳SparkExample-1.0-SNAPSHOT.jar。

步驟三：開發並運行任務

1. 在EMR Serverless Spark頁面，單擊左側的数据开发。

2. 在开发目录頁簽下，單擊表徵圖。

3. 輸入名稱，類型選擇批任务 > JAR，然後單擊确定。

4. 在右上方選擇隊列。

   添加隊列的具體操作，請參見管理資源隊列。

5. 在建立的任務開發中，配置以下資訊，其餘參數無需配置，然後單擊运行。

   參數	說明
   主 jar 资源	選擇前一個步驟中上傳的JAR包。本文樣本是SparkExample-1.0-SNAPSHOT.jar。
   Main Class	提交Spark任務時所指定的主類。 計算圓周率π近似值：樣本填寫為org.example.JavaSparkPi。 查詢Hive表：樣本填寫為org.example.HiveTableAccess。

6. 運行任務後，在下方的运行记录地區，單擊任務操作列的 日誌探查 ，您可以查看相關的日誌資訊。

   在日誌探查面板中，選擇Driver 日誌 > Stdout，查看 stdout.log，輸出結果為 Pi is roughly 3.1403，表示 Spark 任務已成功運行。

   樣本輸出為一張格式化表格，包含一條記錄：id=1, name=jay。

步驟四：發布任務

1. 任務運行完成後，單擊右側的发布。

2. 在彈出的對話方塊中，可以輸入發布資訊，然後單擊确定。

（可選）步驟五：查看Spark UI

任務正常運行後，您可以在Spark UI上查看任務的運行情況。

1. 在左側導覽列，單擊任务历史。

2. 在Application頁面，單擊目標任務操作列的Spark UI。

3. 在Spark Jobs頁面，您可以查看任務詳情。

   頁面顯示 User 為 root，Scheduling Mode 為 FIFO，Completed Jobs 為 1。已完成的 Job Id 為 0，Description 為 reduce at SparkPi.scala:38，Duration 為 4 s，Stages 為 1/1，Tasks 為 2/2，表示 Spark Pi 任務已成功執行。