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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    大数据spark 更多内容
  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 新建数据大屏

    新建数据屏概述 新建屏全局参数配置 屏组件 预览屏 发布屏 复制屏分享协作 管理

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    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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  • Spark同步HBase数据到CarbonData

    Spark同步HBase数据到CarbonData 场景说明 Java样例代码 父主题: 开发程序

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  • Spark同步HBase数据到CarbonData

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  • 配置MRS Spark数据连接

    配置 MRS Spark数据连接 表1 MRS Spark数据连接 参数 是否必选 说明 数据连接类型 是 MRS Spark连接固定选择为 MapReduce服务 (MRS Spark)。 数据连接名称 是 数据连接的名称,只能包含字母、数字、下划线和中划线,且长度不超过100个字符。

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  • Spark同步HBase数据到CarbonData

    Spark同步HBase数据到CarbonData 场景说明 Java样例代码 父主题: 开发程序

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  • 快速搭建数据大屏

    在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布屏。 完成大屏制作之后,单击屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存:保存屏之后,在屏页面屏不具有查看屏功能。 在保存的页面输入屏的名称。 图10 保存屏名称不能为空,只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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  • 使用Spark作业访问DLI元数据

    使用Spark作业访问 DLI 数据 操作场景 DLI支持用户编写代码创建Spark作业来创建数据库、创建DLI表或OBS表和插入表数据等操作。本示例完整的演示通过编写java代码、使用Spark作业创建数据库、创建表和插入表数据的详细操作,帮助您在DLI上进行作业开发。 约束限制

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  • 使用DIS Spark Streaming下载数据

    使用DIS Spark Streaming下载数据 DIS Spark Streaming概述 准备DIS Spark Streaming的相关环境 自定义SparkStreaming作业 父主题: 使用DIS

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  • MRS Spark

    7版本或MRS 2.0.1之后版本,需要配置此参数。 MRS Spark作业的运行程序参数,请参见《MapReduce用户指南》中的运行Spark作业。 输入数据路径 否 选择输入数据所在的路径。 输出数据路径 否 选择输出数据存储的路径。 表2 高级参数 参数 是否必选 说明 节点状态轮询时间(秒)

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  • Spark输入

    map 是 - 数据处理规则 当配置SparkSQL表名不存在时,作业提交失败。 当配置的列名与SparkSQL表列名不匹配时,读取不到数据,导入数据条数会为0。 当字段的值与实际的类型不匹配时,该行数据会成为脏数据。 样例 以SPARK导出到sqlserver2014数据库为例。 在

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  • 使用Spark

    使用Spark 使用前须知 从零开始使用Spark 从零开始使用Spark SQL 使用Spark客户端 访问Spark Web UI界面 Spark对接OpenTSDB

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  • Spark Core

    Executor进程Crash导致Stage重试 执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 在Spark应用执行过程中NodeManager出现OOM异常 安全集群使用HiBench工具运行sparkbench获取不到realm 父主题: Spark2x常见问题

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  • 使用Spark SQL作业分析OBS数据

    使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上,后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括:创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • Pyspark

    model_service.log as log from model_service.spark_model_service import SparkServingBaseService from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

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