数据湖探索 DLI

数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘和探索数据价值

 
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    云服务器安装spark 更多内容
  • 安装部署

    文件名.tar.gz 修改config配置,设置ip地址、 服务器 帐号密码 #Studio服务配置:主机ip、主机名、用户名、密码 …… host_ip xxx.xxx.xxx.xxx root 用户名 密码 …… 安装部署,执行如下命令 bash install.sh 父主题: PIE-Engine

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  • 安装部署

    安装部署 Backint Agent安装 配置Backint Agent (可选)升级Backint Agent 父主题: SAP Backint安装指南

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  • 开发Spark应用

    开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark S

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  • Spark作业相类

    Spark作业相类 Spark作业开发类 Spark作业运维类

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  • 管理Spark作业

    管理Spark作业 查看Spark作业的基本信息 在总览页面单击“Spark作业”简介,或在左侧导航栏单击“作业管理”>“Spark作业”,可进入Spark作业管理页面。Spark作业管理页面显示所有的Spark作业,作业数量较多时,系统分页显示,您可以查看任何状态下的作业。 表1

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  • Spark Streaming

    Spark Streaming Streaming任务打印两次相同DAG日志 Spark Streaming任务一直阻塞 运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 为什么提交Spark Streaming应用超过token有效期,应用失败 为什么Spark Str

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  • Spark故障排除

    对接OBS场景中,spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 Spark shuffle异常处理 Spark多服务场景下,普通用户无法登录Spark客户端 安装使用集群外客户端时,连接集群端口失败 Datasource Avro格式查询异常 通过Spark-sql

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  • Spark对接OBS

    export SPARK_HOME=/opt/spark-2.3.3 export PATH=$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$PATH 配置spark。 重命名/opt/spark-2.3.3/conf/spark-env.sh.template为spark-env

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  • Spark SQL程序

    Spark SQL程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发Spark应用

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  • MRS Spark SQL

    API连接时支持为Spark SQL作业独立配置需要的资源(例如线程、内存、CPU核数并指定 MRS 资源队列等)。代理连接时不支持配置。 您需要先在数据安全组件中配置对应的队列(参考配置队列权限,)后,才能在此处选择到已配置的队列。当有多处同时配置了资源队列时,此处配置的资源队列为最高优先级。

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  • 使用Spark-submit提交Spark Jar作业

    对接的 DLI 服务的Region。 根据Spark应用程序的需要,修改“spark-defaults.conf”中的配置项,配置项兼容开源Spark配置项,参考开源Spark配置项说明。 使用Spark-submit提交Spark作业 进入工具文件bin目录,执行spark-submit命令,并携带相关参数。

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  • 配置Spark SQL防御规则

    配置Spark SQL防御规则 配置Spark SQL防御操作场景 用户可以在Manager界面配置Spark的SQL防御规则,根据业务调整对应SQL防御规则的参数。 配置Spark SQL防御前提条件 已安装包含Spark服务的集群客户端,安装目录如“/opt/hadoopclient”。

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  • 安装补丁

    一致。 如果任务失败,选择“重试安装”,只有当“状态”显示为“已安装”时,才能进入下一步操作。 升级安装失败或者重试后仍然失败,不能直接回滚,请联系运维人员。 修改配置 MRS_3.2.0-LTS.1.6以及之后补丁,Spark支持视图表权限控制,开启方法(若之前有设置过,则跳过

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  • 安装补丁

    enabled参数值为true,并添加参数spark.sql.legacy.correlated.scalar.query.enabled=true到客户端目录下“Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf”配置文件中,重启JD BCS erver实例。 重启相关组件 补丁安装完成后,

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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端spark2x sparkResource的安装目录(这个集群安装过程中可能会安装在多个节点上,随便进入一个安装节点,cd到sparkResource的安装目录)。

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  • 安装部署

    安装部署 安装包解压 将获取到的pie-engine-studio安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下,例如 /home/PieEngine/下,执行以下命令进入该目录: cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压 tar -zxvf 文件名.tar

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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端spark2x sparkResource的安装目录(这个集群安装过程中可能会安装在多个节点上,随便进入一个安装节点,cd到sparkResource的安装目录)。

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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    iShan版本,如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端Spark2x SparkResource的安装目录(集群安装时,SparkResource可能会安装在多个节点上,登录任意

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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    iShan版本,如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端Spark2x SparkResource的安装目录(集群安装时,SparkResource可能会安装在多个节点上,登录任意

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  • 安装补丁

    DataSource/Hive逻辑,默认值为“false”即使用Hive逻辑。如需使用Spark DataSource逻辑,需将此配置改为“true”。 配置方法:在“spark-defaults.conf”中新增以上配置或通过set spark.sql.hive.convertInsertingPart

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  • Standalone模式spark配置

    Standalone模式spark配置 数据工厂应用内配置 图1 计算引擎配置 参数配置spark.executor.extraClassPath指定spark上需要额外加载的jar包的路径,jar包需要放在spark所在服务器上。如果spark是集群环境,则每个节点都需要放入jar包,且路径相同。

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