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

 
进入控制台立即购买帮助文档DLI开发者社区1对1咨询                
               

           

    spark大数据处理 更多内容
  • 数据处理场景介绍

    数据处理场景介绍 ModelArts平台提供的数据处理功能,基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量,以免对后续操作(如数据标注、模型训练等)带

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 作业管理

    分布式数据处理模式和执行环境, MRS 支持提交MapReduce Jar程序。 Spark:基于内存进行计算的分布式计算框架,MRS支持提交SparkSubmit、Spark Script和Spark SQL作业。 SparkSubmit:提交Spark Jar和Spark Python程序,运行Spark

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别?

    DLI 中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别? DLI和MRS都支持Spark组件,但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务,用户对Spark组件不感知,仅仅可以使用该服务,且接口为封装式接口。 DLI的

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 停止数据处理任务的版本

    用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 停止数据处理任务的版本 POST https://{endpoint}/v2/{pr

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 管理和查看数据处理任务

    查看数据处理任务详情 登录ModelArts管理控制台,在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”,进入“数据处理”页面。 在数据处理列表中,单击数据处理任务名称,进入数据处理任务的版本管理页面。您可以在该页面进行数据处理任务的“修改”与“删除”。 图1 数据处理版本管理页面 您可

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项

    运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 问题 运行Spark Streaming任务时,随着executor个数的增长,数据处理性能没有明显提升,对于参数调优有哪些注意事项? 回答 在executor核数等于1的情况下,遵循以下规则对调优Spark Streaming运行参数有所帮助。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询数据处理的算法类别

    查询数据处理的算法类别 功能介绍 查询数据处理的算法类别。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks/items

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Structured Streaming的cluster模式,在数据处理过程中终止ApplicationManager,应用失败

    user: spark2x | org.apache.spark.internal.Logging$class.logInfo(Logging.scala:54) Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Structured Streaming的cluster模式,在数据处理过程中终止ApplicationManager,应用失败

    user: spark2x | org.apache.spark.internal.Logging$class.logInfo(Logging.scala:54) Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 删除数据处理任务的版本

    用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据处理任务的版本 DELETE https://{endpoint}/v2/{

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询数据处理任务的版本详情

    create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间,单位秒。 inputs

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Doris集群回收站数据处理

    Doris集群回收站数据处理 哪些场景会产生回收站数据? 数据均衡时,仅仅是将高负载磁盘上的tablet拷贝一份到低负载的磁盘,并将原有tablet放入垃圾回收站,并不会物理删除原有tablet,因此产生垃圾文件。 Delete/drop/truncate等操作只是在逻辑上删除了

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Hive校验结果中的源端数据和目的端数据显示为“0”或“-1”

    。 问题分析 出现该问题可能是因为数值超出了Hive支持的数值范围。 在数据处理中,如果遇到极大值或极小值,Hive可能无法以标准数值格式表示这些极端数值,而是将它们显示为 “Infinity”(表示无限)或 “-Infinity”(表示无限小)。这些值并不是有效的数字,因此在进行数值转换或计算时,可能会引发异常。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Loader算子数据处理规则

    Loader算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中,每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则;在算子中无法正确处理的数据,将成为脏数据,无法导入或导出。 在转换步骤中,算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项

    运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 问题 运行Spark Streaming任务时,随着executor个数的增长,数据处理性能没有明显提升,对于参数调优有哪些注意事项? 回答 在executor核数等于1的情况下,遵循以下规则对调优Spark Streaming运行参数有所帮助。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark2x基本原理

    图11 RDD操作示例 RDD看起来与Scala集合类型没有太大差别,但数据和运行模型相迥异。 val file = sc.textFile("hdfs://...") val errors = file.filter(_.contains("ERROR")) errors.cache()

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark应用开发简介

    并支持多种外部输入。 Apache Spark部件架构如图1所示。本文档重点介绍SparkSpark SQL和Spark Streaming应用开发指导。MLlib和GraghX的详细指导请参见Spark官方网站:http://spark.apache.org/docs/2.2

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 为什么并行度大于待处理的block数目时,CarbonData仍需要额外的executor?

    CarbonData块分布对于数据处理进行了如下优化: 优化数据处理并行度。 优化了读取块数据的并行性。 为了优化并行数据处理及并行读取块数据,CarbonData根据块的局域性申请executor,因此CarbonData可获得所有节点上的executor。 为了优化并行数据处理及并行读取块数据,运用动态分配的用户需配置以下特性。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 为什么并行度大于待处理的block数目时,CarbonData仍需要额外的executor?

    CarbonData块分布对于数据处理进行了如下优化: 优化数据处理并行度。 优化了读取块数据的并行性。 为了优化并行数据处理及并行读取块数据,CarbonData根据块的局域性申请executor,因此CarbonData可获得所有节点上的executor。 为了优化并行数据处理及并行读取块数据,运用动态分配的用户需配置以下特性。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 大屏

    如图6所示,选择开发场景为“屏”,单击右侧区域的“开发”,进入到配置的AppCube屏开发环境。 图6 进入屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境,进入到默认环境的业务屏。 如果使用配置的开发环境,进入到配置的开发地址,配置的地址不是直接进入业务屏,参见下图进入业务屏。 如图7所示,单击“导入项目包”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Structured Streaming的cluster模式,在数据处理过程中终止ApplicationManager,应用失败

    user: spark2x | org.apache.spark.internal.Logging$class.logInfo(Logging.scala:54) Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了