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解决方案 更多内容
  • Spark作业相类

    Spark作业相类 Spark作业开发类 Spark作业运维类

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  • Spark故障排除

    对接OBS场景中,spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 Spark shuffle异常处理 Spark多服务场景下,普通用户无法登录Spark客户端 安装使用集群外客户端时,连接集群端口失败 Datasource Avro格式查询异常 通过Spark-sql

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  • MRS Spark SQL

    MRS Spark SQL 功能 通过MRS Spark SQL节点实现在MRS中执行预先定义的SparkSQL语句。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置MRS Spark SQL节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 MRS作业名称 否 MRS的作业名称。 如果未

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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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  • 管理Spark作业

    管理Spark作业 查看Spark作业的基本信息 在总览页面单击“Spark作业”简介,或在左侧导航栏单击“作业管理”>“Spark作业”,可进入Spark作业管理页面。Spark作业管理页面显示所有的Spark作业,作业数量较多时,系统分页显示,您可以查看任何状态下的作业。 表1

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  • 使用Spark-submit提交Spark Jar作业

    对接的 DLI 服务的Region。 根据Spark应用程序的需要,修改“spark-defaults.conf”中的配置项,配置项兼容开源Spark配置项,参考开源Spark的配置项说明。 使用Spark-submit提交Spark作业 进入工具文件bin目录,执行spark-submit命令,并携带相关参数。

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • Spark作业相关

    batchJob.asyncSubmit(); SparkJobStatus sparkJobStatus=batchJob.getStatus(); System.out.println(sparkJobStatus); } 查询批处理作业日志 DL

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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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  • 使用Spark on CCE

    使用Spark on CCE 使用Spark的Kubernetes调度程序spark-submit,可以将Spark应用程序提交到Kubernetes集群中运行,详情请参见在Kubernetes上运行Spark。使用spark-submit提交Spark应用程序的工作原理如下:

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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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  • Spark对接OpenTSDB

    Spark对接OpenTSDB 创建表关联OpenTSDB 插入数据至OpenTSDB表 查询OpenTSDB表 默认配置修改 父主题: 使用Spark(MRS 3.x之前版本)

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  • 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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