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 机器学习库 更多内容
  • 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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  • 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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  • 创建Spark作业

    在下拉列表中选择要使用的队列。 选择Spark版本。在下拉列表中选择支持的Spark版本,推荐使用最新版本。 不建议长期混用不同版本的Spark/Flink引擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容,影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的或组件,长期混用

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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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  • 使用DLI提交Spark Jar作业

    开发指南 Spark SQL语法参考 提供Spark SQL相关的数据、表、分区、导入及导出数据、自定义函数、内置函数等语法说明和样例指导。 Spark Jar 相关API 提供Spark Jar相关API的使用说明。 Spark 作业SDK参考 提供执行Spark批处理作业的接口样例说明。

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    命令构造一个端口进行接收数据(不同操作系统的机器,命令可能不同,suse尝试使用netcat -lk 9999): nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时,需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。

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  • 附录

    无所遁形。 数据安全服务DBSS:是一个智能的数据安全服务,基于机器学习机制和大数据分析技术,提供数据审计,SQL注入攻击检测,风险操作识别等功能,保障云上数据安全。 云堡垒机CBH :提供主机管理、权限控制、运维审计、安全合规等功能,支持Chrome等主流浏览器随时随地远程运维,保障运维安全高效。

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  • 配置Spark表、列和数据库的用户权限

    消表的任意权限,系统不会自动取消数据目录的HDFS权限,但对应的用户只能登录数据和查看表名。 若为角色添加或删除数据的查询权限,数据中的表也将自动添加或删除查询权限。此机制为Hive实现,SparkSQL与Hive保持一致。 Spark不支持struct数据类型中列名称含

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  • Spark应用开发简介

    构化的分布式数据集合,等同于关系数据中的一张表,或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念,可以通过多种方式创建,例如结构化的数据集、Hive表、外部数据或者是RDD。 Spark Streaming常用概念 Dstream

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  • Spark应用开发简介

    构化的分布式数据集合,等同于关系数据中的一张表,或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念,可以通过多种方式创建,例如结构化的数据集、Hive表、外部数据或者是RDD。 Spark Streaming常用概念 Dstream

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    命令构造一个端口进行接收数据(不同操作系统的机器,命令可能不同,suse尝试使用netcat -lk 9999): nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时,需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    }请使用实际执行nc -lk 9999的命令的机器ip bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.huawei.bigdata.spark.examples.streaming.JavaHBas

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    }请使用实际执行nc -lk 9999的命令的机器ip bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.huawei.bigdata.spark.examples.streaming.JavaHBas

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  • HCIA-Big Data

    Kafka分布式消息订阅系统 9% LDAP+Kerberos 安全认证 5% ElasticSearch分布式全文检索服务 5% Redis内存数据 5% 华为大数据服务解决方案 4% 推荐在线学习 HCIA-Big Data 推荐线下培训 HCIA-Big Data培训 父主题: 职业认证考试大纲

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  • Spark client CLI介绍

    spark-shell 提供了一个简单学习API的方法,类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下,执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据,再操作RDD。 示例:一行代码可以实现统计一个文件中所有单词。

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  • Spark应用开发简介

    构化的分布式数据集合,等同于关系数据中的一张表,或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念,可以通过多种方式创建,例如结构化的数据集、Hive表、外部数据或者是RDD。 Spark Streaming常用概念 Dstream

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  • GS_OPT_MODEL

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • GS

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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