已保存大屏。 发布大屏步骤 登录智能数据洞察控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击左下角的企业项目选择企业项目。 在控制台的右侧“我的项目列”选择或搜索对应的项目，单击进入项目。 在项目页面，单击数据分析下“大屏”进入大屏管理页面。 单击未发布的大屏，进入编辑页面。

查看更多 →

大屏页面 Astro Canvas页面加载不出来 Astro Canvas页面如何恢复之前配置的数据？

查看更多 →

如何使用PySpark连接MRS Spark？ 问：如何在ECS服务器上用PySpark连接内网开启Kerberos认证的MRS Spark集群？ 答：将Spark的“spark-defaults.conf”文件中“spark.yarn.security.credentials.hbase

查看更多 →

本章节示例中使用的jar样例程序为“{集群客户端安装目录}/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_*.jar”（部分版本集群中Spark2x文件夹名称为Spark，请以实际为准）。 可登录客户端节点执行如下命令，将待运行的jar包样例上传至HDFS中，请参考使用HDFS客户端。

查看更多 →

搭建某商品销售数据的大屏 应用场景 数据大屏是面向企业数据消费者，将可视化和场景叙事技术结合，运行在智能设备上，非接触式连接的酷炫大屏，满足业务监控数字屏、项目会议演示屏，以及对外媒体大屏等场景，从而推动企业数据群体消费。 数据大屏常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待，是DataArts

查看更多 →

的offset变小。 如果Spark Streaming应用一直在运行，由于Kafka上topic的offset变小，会导致读取Kafka数据的起始位置比结束位置大，这样将无法从Kafka读取数据，应用报错。 如果在重启Kafka服务前，先停止Spark Streaming应用，等Kafka重启后，再重启Spark

查看更多 →

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，根据作业的需要调大或者调小该值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。 如果使用到SparkJDBC作业，搜索并修改SPARK_EXECUTOR_M

查看更多 →

Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨

查看更多 →

优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其它分桶。最终导致部分Task过重，跑得很慢；其它Task过轻，跑得很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性

查看更多 →

访问。 如果遇到上述问题，可参考以下两种方法解决。 重新访问这个Spark应用的HistoryServer页面，即可查看到正确的页面信息。 如果用户场景需要同时访问50个以上的Spark应用时，需要调大“spark.history.retainedApplications”参数的值。

查看更多 →

大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

查看更多 →

，不但耗时，还使任务变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时，就可以把公共数据集Broadcast到每个节点，让每个节点在本地都保存一份。 大表和小表做join操作时可以把小表Broadcast到各个节点，从而就可以把join操作转变成普通的操作，减少了shuffle操作。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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： 开发程序

查看更多 →

Spark SQL程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 Python样例代码 父主题： 开发程序

查看更多 →

Spark on HBase程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用

查看更多 →

Spark on HBase程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartitions接口使用

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →