Spark
1. SparkCli外部库文件路径为：安装目录\esProc\extlib\ SparkCli；润乾外部库核心jar为scu-spark-cli-2.10.jar。
aircompressor-0.10.jar
antlr-runtime-3.5.2.jar
antlr4-runtime-4.8-1.jar
avro-1.8.2.jar
avro-ipc-1.8.2.jar
avro-mapred-1.8.2-hadoop2.jar
chill_2.12-0.9.5.jar
commons-cli-1.2.jar
commons-codec-1.10.jar
commons-collections-3.2.2.jar
commons-compiler-3.0.16.jar
commons-configuration2-2.1.1.jar
commons-io-2.5.jar
commons-lang-2.6.jar
commons-lang3-3.10.jar
commons-logging-1.1.3.jar
compress-lzf-1.0.4.jar
guava-14.0.1.jar
hadoop-auth-3.2.0.jar
hadoop-common-3.2.0.jar
hadoop-hdfs-client-3.2.0.jar
hadoop-mapreduce-client-core-3.2.0.jar
hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.2.0.jar
hadoop-yarn-api-3.2.0.jar
hive-cli-2.3.7.jar
hive-common-2.3.7.jar
hive-exec-2.3.7-core.jar
hive-jdbc-2.3.7.jar
hive-llap-common-2.3.7.jar
hive-metastore-2.3.7.jar
hive-serde-2.3.7.jar
hive-shims-0.23-2.3.7.jar
hive-shims-common-2.3.7.jar
hive-storage-api-2.7.2.jar
htrace-core4-4.1.0-incubating.jar
jackson-annotations-2.10.0.jar
jackson-core-2.10.0.jar
jackson-core-asl-1.9.13.jar
jackson-databind-2.10.0.jar
jackson-mapper-asl-1.9.13.jar
jackson-module-paranamer-2.10.0.jar
jackson-module-scala_2.12-2.10.0.jar
jakarta.servlet-api-4.0.3.jar
janino-3.0.16.jar
jcl-over-slf4j-1.7.30.jar
jersey-container-servlet-core-2.30.jar
jersey-server-2.30.jar
jetty-util-7.0.0.M0.jar
joda-time-2.10.5.jar
json4s-ast_2.12-3.7.0-M5.jar
json4s-core_2.12-3.7.0-M5.jar
json4s-jackson_2.12-3.7.0-M5.jar
jul-to-slf4j-1.7.30.jar
kryo-shaded-4.0.2.jar
libfb303-0.9.3.jar
libthrift-0.12.0.jar
log4j-1.2.17.jar
metrics-core-4.1.1.jar
metrics-json-4.1.1.jar
netty-all-4.1.51.Final.jar
orc-core-1.5.12.jar
orc-mapreduce-1.5.12.jar
orc-shims-1.5.12.jar
paranamer-2.8.jar
parquet-column-1.10.1.jar
parquet-common-1.10.1.jar
parquet-encoding-1.10.1.jar
parquet-format-2.4.0.jar
parquet-hadoop-1.10.1.jar
parquet-jackson-1.10.1.jar
parquet-tools-1.11.1.jar
protobuf-java-2.5.0.jar
re2j-1.1.jar
scala-library-2.12.10.jar
scala-reflect-2.12.10.jar
scala-xml_2.12-1.2.0.jar
slf4j-api-1.7.30.jar
slf4j-log4j12-1.7.30.jar
snappy-java-1.1.8.2.jar
spark-avro_2.12-3.1.1.jar
spark-catalyst_2.12-3.1.1.jar
spark-core_2.12-3.1.1.jar
spark-hive-thriftserver_2.12-3.1.1.jar
spark-hive_2.12-3.1.1.jar
spark-kvstore_2.12-3.1.1.jar
spark-launcher_2.12-3.1.1.jar
spark-network-common_2.12-3.1.1.jar
spark-network-shuffle_2.12-3.1.1.jar
spark-sql_2.12-3.1.1.jar
spark-tags_2.12-3.1.1.jar
spark-unsafe_2.12-3.1.1.jar
stax2-api-3.1.4.jar
stream-2.9.6.jar
univocity-parsers-2.9.1.jar
woodstox-core-5.0.3.jar
xbean-asm7-shaded-4.15.jar
zstd-jni-1.4.8-1.jar
注：以上第三方依赖jar，外部库压缩包中默认已放置，用户可根据实际应用环境灵活使用。
2. 自行搜索网络资源下载以下四个文件，放到安装目录\bin下
hadoop.dll
hadoop.lib
libwinutils.lib
winutils.exe
注意：windows环境下需要以上四个文件，Linux环境中不需要，并且winutils.exe区分x86与x64。
3. SparkCli要求java环境为jre1.7及以上版本，若集算器自带的jre版本不满足版本要求，则需要用户自己安装高版本jre，并在安装目录\esProc\bin\config.txt文件中配置java_home，否则此步可以省略。
4. 当占用内存比较大时，用户可自己调整内存。Windows环境使用.exe启动时在config.txt里修改；使用.bat启动时在.bat文件中修改。Linux环境则是在.sh文件中修改。
以windows环境下修改config.txt为例：
java_home=C:\ProgramFiles\Java\jdk1.7.0_11;esproc_port=48773;btx_port=41735;gtm_port=41737;jvm_args=-Xms256m -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=512M -Xmx9783m -Duser.language=zh
5. 在集算器所在机器中，找到hosts文件，添加spark所在机器的IP地址与主机名称，例如spark所在机器IP为192.168.0.8，主机名为：masters，那么如下图设置：
6. 访问Spark可使用的外部库函数有spark_open()、spark_query()、spark_cursor()、spark_close()。函数用法请参考【帮助】-【函数参考】。