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大数据处理 更多内容
  • Spark日志介绍

    Manager界面中配置。 表1 Spark2x日志列表 日志类型 日志文件名 描述 SparkResource2x日志 spark.log Spark2x服务初始化日志。 prestart.log prestart脚本日志。 cleanup.log 安装卸载实例时的清理日志。 spark-availability-check

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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 on HBase程序

    Spark on HBase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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  • 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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  • 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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  • 快速创建和使用Kafka流式数据处理集群

    快速创建和使用Kafka流式数据处理集群 操作场景 本入门提供从零开始创建流式分析集群并在Kafka主题中产生和消费消息的操作指导。 Kafka集群提供一个高吞吐量、可扩展性的消息系统,广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景。Kafka可实现高效的流式数据采集、实时数据处理存储等。 操作流程

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  • spark提交服务

    spark提交服务 服务分布: 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 data-spark-submit 10.190.x.x 10.190.x.x /app/dt/data-spark-submit 8087 安装spark提交服务 修改配置文件application-dev

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  • Spark作业相关

    18 def submit_spark_batch_job(dli_client, batch_queue_name, batch_job_info): try: batch_job = dli_client.submit_spark_batch_job(batch_queue_name

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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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  • 开发Spark应用

    开发Spark应用 Spark Core程序 Spark SQL程序 Spark Streaming程序 通过JDBC访问Spark SQL的程序 Spark on HBase程序 从HBase读取数据再写入HBase 从Hive读取数据再写入HBase Streaming从Kafka读取数据再写入HBase

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  • Spark Core程序

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

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  • Spark接口介绍

    Spark接口介绍 Spark Java API接口介绍 Spark Scala API接口介绍 Spark Python接口介绍 Spark REST API接口介绍 Spark ThriftServer接口介绍 Spark常用命令介绍 父主题: Spark应用开发常见问题

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  • MRS Spark Python

    MRS Spark Python 功能 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark Python作业。 MRS Spark Python算子的具体使用教程,请参见开发一个MRS Spark Python作业。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置MRS

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  • 创建Spark作业

    创建Spark作业 Spark作业编辑页面支持执行Spark作业,为用户提供全托管式的Spark计算服务。 在总览页面,单击Spark作业右上角的“创建作业”,或在Spark作业管理页面,单击右上角的“创建作业”,均可进入Spark作业编辑页面。 进入Spark作业编辑页面,页面

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  • PERF05-04 大数据场景资源优化

    。 并行计算:使用并行计算框架,如Apache Spark、Apache Flink等,将计算任务分配到多个节点上并行执行,以提高计算速度和效率。 内存优化:通过调整内存分配和使用策略,如使用内存缓存、内存映射等技术,以提高数据处理和计算的速度和效率。 负载均衡:通过负载均衡技术

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  • Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包,作业卡住

    单击“配置”,选择“全部配置”。然后在搜索框中搜索spark.driver.memory和spark.executor.memory,根据作业的需要调或者调小该值,具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考(一般调)。 如果使用到SparkJDBC作业,搜索并修改SPARK_EXECUTOR_M

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  • 修改项目中数据处理作业的参数接口

    修改项目中数据处理作业的参数接口 功能介绍 修改项目中数据处理作业的参数。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/data/process/job/{job_id}/config 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注

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  • 集成ModuleSDK进行数据处理

    集成ModuleSDK进行数据处理 操作场景 代码解析 注册节点 创建产品 修改代码 项目打包 制作镜像包 创建应用 部署应用 添加边缘设备 设备接入 父主题: 集成ModuleSDK(Java)

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  • 查询数据处理任务的版本列表

    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 Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道。 modified_sample_count

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  • DLI弹性资源池与队列简介

    及需要定期清理缓存或重置环境的业务。 通用队列: 通用队列用于执行Spark作业、Flink OpenSource SQL作业和Flink Jar作业的队列。 适合适用于复杂数据处理、实时数据流处理或批量数据处理的场景。 弹性资源池使用场景 推荐使用弹性资源池队列,提高资源使用的

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  • 数据湖探索简介

    对云上CloudTable、RDS和DWS等异构数据源进行查询分析,数据格式兼容 CS V、JSON、Parquet和ORC主流数据格式。 三基本功能 SQL作业支持SQL查询功能:可为用户提供标准的SQL语句。具体内容请参考《 数据湖探索 SQL语法参考》。 Flink作业支持Flink

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