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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    hive spark 更多内容
  • 配置SparkSQL业务用户权限

    配置SparkSQL业务用户权限 操作场景 SparkSQL业务还可能需要关联使用其他组件,例如Spark on HBase需要HBase权限。以下介绍SparkSQL关联HBase服务的操作。 前提条件 完成Spark客户端的安装,例如安装目录为“/opt/client”。 获

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  • 使用Oozie调度Spark2x访问HBase以及Hive

    上传目标目录 Spark客户端目录(如“/opt/client/Spark2x/spark/conf”) hive-site.xml HDFS的“/user/developuser/myjobs/apps/spark2x”目录 hbase-site.xml Spark客户端目录(如

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  • 创建SparkSQL角色

    创建SparkSQL角色 操作场景 该任务指导 MRS 集群管理员在Manager创建并设置SparkSQL的角色。SparkSQL角色可设置Spark管理员权限以及数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组,不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自

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  • Spark SQL在不同DB都可以显示临时表

    是可见的。 上层为Hive的MetaStore,该层有了各个DB之分。在每个DB中,又有Hive的临时表与Hive的持久化表,因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候,Spark SQL优先查看是否有Spark的临时表,再查找当前DB的Hive临时表,最后查找当前DB的Hive持久化表。

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  • 配置矢量化读取ORC数据

    C数据,默认为hivehive [hive,native] 使用SparkSQL内置的矢量化方式读取ORC数据需要满足下面的条件: spark.sql.orc.enableVectorizedReader : true,默认是true,一般不做修改。 spark.sql.codegen

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  • 配置矢量化读取ORC数据

    C数据,默认为hivehive [hive,native] 使用SparkSQL内置的矢量化方式读取ORC数据需要满足下面的条件: spark.sql.orc.enableVectorizedReader : true,默认是true,一般不做修改。 spark.sql.codegen

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  • Spark

    Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码,但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样,因此建议使用集群自带jar包。

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  • LakeFormation适用哪些场景

    海量元数据及权限管理,因此客户需要便捷高效的建设和管理方式。 多计算引擎共享元数据:多计算引擎共享元数据,是指客户的多种计算引擎(Hive、Spark等)均使用统一的元数据,最大化实现数据的共享,避免不必要的重复数据,更大程度释放业务数据价值。

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  • 配置Spark动态脱敏

    参数名称 值 spark.ranger.plugin.masking.enable true 不使用Ranger鉴权,使用Hive元数据鉴权场景,如果Ranger中未完成Hive策略初始化,需要做以下操作: 开启组件Hive的“Ranger鉴权”的功能,重启Hive组件+Spark组件。

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  • Java样例代码

    功能介绍 在Spark应用中,通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表,然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase。

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  • Scala样例代码

    功能介绍 在Spark应用中,通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表,然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase。

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路

    --jars /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbase-1.0.jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample

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  • ALM-16053 Hive的HQL最近5分钟平均提交时间超过阈值

    提交时间超过阈值,会导致HQL运行时间变长。对于Hive On Spark作业,可能会导致作业报错。 可能原因 HiveServer GC时间过长或HDFS NameNode/Router RPC时延过高。 处理步骤 查看HiveServer GC时间是否过长。 登录 FusionInsight

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  • Datasource表优化

    要启动Datasource表优化,在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions 是否启用Metastore分区管理(包括数据源表和转换的Hive表)。

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  • Datasource表优化

    要启动Datasource表优化,在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions 是否启用Metastore分区管理(包括数据源表和转换的Hive表)。

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  • Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据

    Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据?主要有以下两种场景存在这个问题: 对于分区表和非分区表,在Hive客户端中执行插入数据的操作后,会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。

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  • Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据

    Spark SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据?主要有以下两种场景存在这个问题: 对于分区表和非分区表,在Hive客户端中执行插入数据的操作后,会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Java)

    SparkHive读取数据再写入HBase样例程序(Java) 功能介绍 在Spark应用中,通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表,然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata

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  • 获取MRS集群信息

    混合集群包含的组件有:Hadoop,Spark2x,HBase,Hive,Hue,Loader,Flink,Oozie,ZooKeeper,HetuEngine,Ranger,Tez,Kafka,Flume 自定义集群包含的组件有:Hadoop,Spark2x,HBase,Hive,Hue,Loader

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Scala)

    SparkHive读取数据再写入HBase样例程序(Scala) 功能介绍 在Spark应用中,通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表,然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Scala)

    SparkHive读取数据再写入HBase样例程序(Scala) 功能介绍 在Spark应用中,通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表,然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata

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