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二次开发 更多内容
  • 如何使用IDEA远程调试

    如何使用IDEA远程调试 问题 在Spark二次开发中如何使用IDEA远程调试? 回答 以调试SparkPi程序为例,演示如何进行IDEA的远程调试: 打开工程,在菜单栏中选择“Run > Edit Configurations”。 在弹出的配置窗口中用鼠标左键单击左上角的号,在

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  • 如何使用IDEA远程调试

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  • 如何使用IDEA远程调试

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  • 如何使用IDEA远程调试

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  • 如何使用IDEA远程调试

    如何使用IDEA远程调试 问题 在Spark二次开发中如何使用IDEA远程调试? 回答 以调试SparkPi程序为例,演示如何进行IDEA的远程调试。 打开工程,在菜单栏中选择“Run > Edit Configurations”。 在弹出的配置窗口中用鼠标左键单击左上角的“+”

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  • 二次开发

    二次开发 通过CrownCAD二次开发,用户可以自动化执行任务,完成手动交互式建模难以实现的复杂操作;引入数学函数和几何运算,支持更精确的线条拟合;参数式生成模型,将程序做成带输入的命令,分享给平台其他用户使用;灵活组织API,实现系统默认未提供的建模功能;还可以通过查询命令,了解探索内核工作机制。

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  • 二次开发相关

    二次开发相关 如何获取短信平台的应用接入密钥? 如何获取短信平台的HTTPS调测证书? 如何获取发送短信所需的通道号? 短信业务API调用是否对PHP、Java等工具有版本要求? 使用接口发送短信,设置验证码为6位,为什么有时收到5位验证码? 状态报告接收地址是什么?如何填写? 消息&短信服务支持私有化部署吗?

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  • 配置开源Spark组件对接LakeFormation

    配置开源Spark组件对接LakeFormation 环境准备 配置Spark对接LakeFormation 对接后二次开发

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  • 对接后二次开发

    对接后二次开发 用户可根据需要进行二次开发,当前提供以下样例: 自定义认证信息获取类:用于获取访问LakeFormation服务的IAM认证信息。 自定义用户信息获取类:用于获取当前访问LakeFormation的用户。 自定义认证信息获取类 认证信息获取类(IdentityGe

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  • 对接后二次开发

    代码通过Maven打包后将jar包放置在“spark/jars”目录下。 根据对接方式不同,补充以下配置: 使用SparkCatalogPlugin方式对接时,在spark-default.conf配置文件中补充以下配置: # 认证信息获取类,根据实现类路径填写,此处配置值仅作为参考 spark.sql.catalog

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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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  • Spark

    Spark Spark基本原理 Spark HA方案介绍 Spark与其他组件的关系 Spark开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • DLI SDK功能矩阵

    Flink作业相关 介绍新建Flink作业、查询作业详情、查询作业列表等Java SDK使用说明。 Spark作业相关 介绍提交Spark作业、查询所有Spark作业、删除Spark作业等Java SDK使用说明。 Flink作业模板相关 介绍新建Flink作业模板、更新Flink

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码? 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制,在Map/Reduce任务启动时,添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数:“mapreduce.map.java

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码? 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制,在Map/Reduce任务启动时,添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数:“mapreduce.map.java

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  • DLI Spark

    DLI Spark 功能 通过DLI Spark节点执行一个预先定义的Spark作业。 DLI Spark节点的具体使用教程,请参见开发一个DLI Spark作业。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置DLI Spark节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称

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  • Spark Core

    Spark Core 日志聚合下,如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中

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  • 使用Spark

    使用Spark 运行Spark应用时修改split值报错 提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包,作业卡住 提交Spark任务

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  • Spark输出

    Spark输出 概述 “Spark输出”算子,用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储

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  • Spark输入

    Spark输入 概述 “Spark输入”算子,将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入:SparkSQL表列 输出:字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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  • Spark输入

    Spark输入 概述 “Spark输入”算子,将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入:SparkSQL表列 输出:字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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