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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    spark storm 更多内容
  • 提交Storm拓扑

    提交Storm拓扑 Linux中安装客户端时提交Storm拓扑 Linux中未安装客户端时提交Storm拓扑 在IDEA中提交Storm拓扑 父主题: 调测Storm应用

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  • 开发Storm应用

    开发Storm应用 Storm样例程序开发思路 创建Strom Spout 创建Strom Bolt 创建Strom Topology 父主题: Storm开发指南(普通模式)

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  • 访问MRS集群上托管的开源组件Web页面

    RangerAdmin”。 Storm MRS 3.x之前版本集群,在集群详情页选择“组件管理 > Storm > Storm WebUI > UI”。 MRS 3.x及以后版本集群,在Manager页面选择“集群 > 服务 > Storm > Storm WebUI > UI (主机名称)”。

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  • 组件介绍

    Manager MapReduce MemArtsCC Oozie OpenTSDB Presto Ranger Spark Spark2x StarRocks Storm Tez YARN ZooKeeper

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  • 组件配置类

    on Kudu? MRS集群是否支持Hive on Spark? 如何修改DBService的IP地址? Kafka支持的访问协议类型有哪些? MRS集群中Spark任务支持哪些Python版本? MRS 2.1.0版本集群对Storm日志的大小有什么限制? 如何修改现有集群的HDFS

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  • MRS集群类型介绍

    RN管理集群资源,提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算,SparkStreaming、Flink流式数据计算、Tez有向无环图的分布式计算框架等Hadoop生态圈的组件,进行海量数据分析与查询。 Hadoop、Hive、Spark、Tez、Flink、ZooKeeper、Ranger

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  • 完整迁移Storm业务

    完整迁移Storm业务 操作场景 该任务指导用户通过Storm业务完整迁移的方式转换并运行完整的由Storm API开发的Storm拓扑。 操作步骤 打开Storm业务工程,修改工程的pom文件,增加“flink-storm” 、“flink-core”和“flink-streaming-java_2

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  • Storm应用开发概述

    Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程 父主题: Storm开发指南(普通模式)

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  • Storm应用开发简介

    Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学

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  • Storm应用开发流程

    Storm应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Storm的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用IntelliJ IDEA工具。 Storm的运行环境即Storm客户端,请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备Storm应用开发和运行环境 准备工程 Storm提供

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  • Storm应用开发简介

    Storm应用开发简介 目标读者 本文档提供给需要Storm二次开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标

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  • 调测Storm应用

    调测Storm应用 生成Storm应用Jar包 在Linux环境中调测Storm应用 查看Storm应用调测结果 父主题: Storm开发指南

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  • 调测Storm应用

    调测Storm应用 打包Storm样例工程应用 打包Storm业务 提交Storm拓扑 查看Storm应用调测结果 父主题: Storm开发指南(安全模式)

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  • 查看Storm拓扑日志

    查看Storm拓扑日志 操作场景 用户需要查看Storm拓扑在worker进程中的执行情况时,需要查看worker中关于拓扑的日志。如果需要查询拓扑在运行时数据处理的日志,提交拓扑并启用“Debug”功能后可以查看日志。仅启用Kerberos认证的流集群支持该场景,且用户需要是拓

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  • Storm应用开发概述

    Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程介绍 父主题: Storm开发指南

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  • Storm应用开发概述

    Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程 父主题: Storm开发指南(安全模式)

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  • Storm应用开发简介

    Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学

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  • Storm应用开发流程

    Storm应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Storm的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用IntelliJ IDEA工具。 Storm的运行环境即Storm客户端,请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备Storm应用开发和运行环境 准备工程 Storm提供

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  • Storm开源增强特性

    务提交到Storm平台开启实时数据的接收、处理及结果输出;并可以在合适的时候中止业务。 高可用性 Nimbus HA机制,避免了开源Storm集群中Nimbus出现单点故障而导致集群无法提供Topology的新增及管理操作的问题,增强了集群可用性。 父主题: Storm

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  • 流生态作业开发指引

    流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎,完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口,并且在此基础上做了特性增强和性能提升,为用户提供易用、低时延、高吞吐的 数据湖探索 数据湖 探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态: 云服务生态

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  • Ranger权限策略配置示例

    添加Hive的Ranger访问权限策略 添加Impala的Ranger访问权限策略 添加Yarn的Ranger访问权限策略 添加Spark2x的Ranger访问权限策略 添加Kafka的Ranger访问权限策略 添加Storm的Ranger访问权限策略 父主题: 使用Ranger(MRS 3.x)

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