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                
               

           

    storm和spark 更多内容
  • 访问Storm的WebUI

    活、去激活、重部署、删除操作、调试、停止调试修改日志级别,即“Activate”、“Deactivate”、“Rebalance”、“Kill”、“Debug”、“Stop Debug”、“Change Log Level”。重部署删除操作需要设置操作执行的等待时间,单位为秒。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Storm开发指南

    Storm开发指南 Storm应用开发概述 准备Storm应用开发环境 开发Storm应用 调测Storm应用 Storm应用开发常见问题

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Linux下打包Storm业务

    当客户端所在主机不是集群中的节点时,需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名IP地址映射。主机名IP地址请保持一一对应。 操作步骤 将从IntelliJ IDEA中导出的jar包复制到Linux客户端指定目录(例如“/opt/jarsource”)。 若业务需要访问外部组件,其所依赖

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Storm性能调优

    Storm性能调优 操作场景 通过调整Storm参数设置,可以提升特定业务场景下Storm的性能。 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 修改服务配置参数,请参考修改集群服务配置参数。 拓扑调优 当需要提升Storm数据量处理性能时,可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 切换MRS集群组件Ranger鉴权

    a、Hive、HBase、StormSpark/Spark2x、Impala、CDL。 非安全模式集群中,Ranger可以支持基于OS用户进行组件资源的权限控制,支持启用Ranger鉴权的组件包括:HBase、HDFS、Hive、Spark/Spark2x、Yarn。 启用Ra

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 生成Storm应用Jar包

    生成Storm应用Jar包 操作场景 通过命令行生成示例代码的jar包。 操作步骤 在Storm示例代码根目录执行如下命令打包:"mvn package"。执行成功后,将会在target目录生成storm-examples-1.0.jar。 父主题: 调测Storm应用

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Windows下打包Storm业务

    Windows下打包Storm业务 操作场景 Storm支持在Windows环境下打包。 打包业务的目的,是将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包,合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具,可在Windows或Linux上进行。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Storm对外接口介绍

    Storm对外接口介绍 Storm-HDFS采用的接口同开源社区版本保持一致,详情参见:https://github.com/apache/storm/tree/v1.2.1/external/storm-hdfs。 Storm-HBase采用的接口同开源社区版本保持一致,详情参见:https://github

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 迁移Storm业务至Flink

    迁移Storm业务至Flink 概述 完整迁移Storm业务 嵌入式迁移Storm业务 迁移Storm对接的外部安全组件业务 父主题: 使用Storm

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Storm Flux开发指引

    Storm Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm组件使用Flux框架提交部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架,用户可以使用yaml文件来定义部署拓扑,并且最终通过storm

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 从零开始使用Storm

    从零开始使用Storm 用户可以在MRS集群的客户端中提交删除Storm拓扑等基本功能。 前提条件 已安装MRS集群客户端,例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。以下操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。 操作步骤 根据业务情况,准备好客户端,登录安装客户端的节点。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查看Storm应用调测结果

    Spouts中统计了spout算子从启动到现在发送的消息总量。Bolts中统计了Count算子split算子的发送消息总量,如图2所示。 图2 Storm应用程序算子发送数据总量 父主题: 调测Storm应用

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用客户端提交Storm拓扑

    debug”“topology.eventlogger.executors”。 拓扑如何处理数据是拓扑自身行为。样例拓扑随机生成字符并分隔字符串,需要查看处理情况时,请启用采样功能并参见查看Storm拓扑日志。 MRS 3.x及后续版本:执行以下命令,提交拓扑任务。 storm jar

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 准备Storm应用开发环境

    准备Storm应用开发环境 准备Storm应用开发运行环境 导入并配置Storm样例工程 父主题: Storm开发指南(普通模式)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Storm应用开发环境简介

    Storm应用开发环境简介 本开发指南提供了MRS产品Storm组件基于开源Storm的Eclipse样例工程常用接口说明,便于开发者快速熟悉Storm开发。 开发环境准备分为应用开发客户端应用提交客户端;应用开发一般是在Windows环境下进行;应用提交一般是在Linux环境下进行。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Storm应用开发常用概念

    一个schema;每个元素都逻辑时间有关;即流包含了元组时间的双重属性。流上的任何一个元素,都可以用Element<tuple,Time>的方式来表示,tuple是元组,包含了数据结构和数据内容,Time就是该数据的逻辑时间。 父主题: Storm应用开发概述

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Storm样例程序开发思路

    Storm样例程序开发思路 通过典型场景,用户可以快速学习掌握Storm拓扑的构造Spout/Bolt开发过程。 场景说明 一个动态单词统计系统,数据源为持续生产随机文本的逻辑单元,业务处理流程如下: 数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑,如“apple orange apple”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查看Storm应用调测结果

    的总数据量。 Spouts中统计了spout算子从启动到现在发送的消息总量。Bolts中统计了Count算子split算子的发送消息总量,如图2所示。 图2 Storm应用程序算子发送数据总量 父主题: 调测Strom应用

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Storm-Kafka开发指引

    Storm-Kafka开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包,完成StormKafka之间的交互。包含KafkaSpoutKafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能;KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Storm-HDFS开发指引

    Storm-HDFS开发指引 操作场景 本章节只适用于StormHDFS交互的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 应用开发操作步骤 确认StormHDFS组件已经安装,并正常运行。 将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境,请参见准备Storm应用开发环境。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了