要在Apache Spark 3.0与HDP 2.6堆栈中运行代码示例，您需要按照以下步骤进行设置和配置：

1. 下载和安装Apache Spark 3.0：您可以从Apache Spark的官方网站下载并安装最新版本的Spark。解压缩下载的文件，并将Spark目录添加到您的系统路径中。

2. 下载和安装Hortonworks Data Platform（HDP）2.6：您可以从Hortonworks的官方网站下载HDP 2.6，并按照官方文档中的说明进行安装和配置。

3. 配置Spark与HDP集成：在Spark的conf目录中，创建一个名为spark-defaults.conf的文件，并在该文件中添加以下配置：

   spark.yarn.jars=hdfs:///hdp/apps/2.6.0.0-0000/spark2/spark2-hdp-2.6.0.0-0000.jar
   spark.driver.extraClassPath=/usr/hdp/2.6.0.0-0000/hadoop-client/hadoop-client-2.6.0.0-0000.jar
   spark.executor.extraClassPath=/usr/hdp/2.6.0.0-0000/hadoop-client/hadoop-client-2.6.0.0-0000.jar
   

   这些配置将Spark与HDP集成，并指定HDP的相关jar包的位置。

4. 编写和运行代码示例：使用您选择的编程语言（如Scala或Python），编写与Apache Spark 3.0兼容的代码示例。以下是一个使用Spark读取HDFS文件的示例代码：

   • Scala示例代码：

   import org.apache.spark.sql.SparkSession
   
   object SparkHDPExample {
     def main(args: Array[String]): Unit = {
       val spark = SparkSession.builder()
         .appName("SparkHDPExample")
         .master("yarn")
         .getOrCreate()
   
       val data = spark.read.textFile("hdfs:///path/to/hdfs/file.txt")
       data.show()
   
       spark.stop()
     }
   }
   

   • Python示例代码：

   from pyspark.sql import SparkSession
   
   if __name__ == "__main__":
     spark = SparkSession.builder \
       .appName("SparkHDPExample") \
       .master("yarn") \
       .getOrCreate()
   
     data = spark.read.text("hdfs:///path/to/hdfs/file.txt")
     data.show()
   
     spark.stop()
   

   这些示例代码将使用Spark读取HDFS中的文件，并在控制台上显示文件内容。

5. 将代码示例打包并提交到Spark集群：将代码示例打包成JAR文件，并使用以下命令将其提交到Spark集群：

   spark-submit --class com.example.SparkHDPExample --master yarn --deploy-mode cluster /path/to/your/jar/file.jar
   

   请确保将com.example.SparkHDPExample替换为您的代码示例的正确类路径。

以上是使用Apache Spark 3.0与HDP 2.6堆栈运行代码示例的一般解决方法。请注意，具体的设置和配置可能因您的环境而有所不同，您可能需要根据实际情况进行调整。