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python 更多内容
  • 导入并配置Spark样例工程

    导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程,包含Java样例工程和Scala样例工程等,帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入,直接打开Python文件(*.py)即可。

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  • 导入并配置Spark样例工程

    导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程,包含Java样例工程和Scala样例工程等,帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入,直接打开Python文件(*.py)即可。

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  • 安装Python

    安装Python 用户没有sudo权限 输入的路径没有权限 部署应用中断 权限不够 参数含反斜杠“\”(特例) 环境下没有主机 环境不存在 windows主机部署应用失败 使用sudo权限执行报错 部署进程被第三方杀毒软件拦截 Windows主机上检测到版本与安装版本不匹配 路径不合法

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  • 安装Python

    安装Python 在开始在CodeArts IDE上使用Python前,请确保您已在计算机上安装了Python。 在Windows上,您需要手动下载并安装Python解释器。 在Linux上,您可以使用内置的Python 3安装,但为了安装其他Python包,您还需要通过get-pip

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  • 安装Python

    环境 选择当前资源类型为主机集群的环境,作为部署对象。 python版本 python的版本。 python安装路径 python的安装路径。 控制选项 配置是否启用该操作。 当前步骤部署失败后,应用是否继续部署后续的步骤。 配置是否使用sudo权限部署该步骤。 若在部署过程中遇到问题,可参考该步骤的常见问题解决办法。

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  • Python示例

    Python示例 本章节主要介绍使用Python语言连接副本集实例的方法。 前提条件 连接数据库的 弹性云服务器 必须和DDS实例之间网络互通,可以使用curl命令连接DDS实例服务端的IP和端口号,测试网络连通性。 curl ip:port 返回“It looks like you

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  • Python示例

    Python示例 本章节主要介绍使用Python语言连接单节点实例的方法。 前提条件 连接数据库的弹性 云服务器 必须和DDS实例之间网络互通,可以使用curl命令连接DDS实例服务端的IP和端口号,测试网络连通性。 curl ip:port 返回“It looks like you

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  • Spark client CLI介绍

    1/install/ FusionInsight -Spark2x-3.1.1/keytab/spark2x/SparkResource/spark2x.keytab --master yarn spark-submit 用于提交Spark应用到Spark集群中运行,返回运行结果。需要指定class、master、jar包以及入参。

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  • Spark应用开发简介

    开发。而SparkSQL模块,支持CLI或者JD BCS erver两种方式访问。其中JDB CS erver的连接方式也有Beeline和JDBC客户端代码两种。详情请参见Spark JDBCServer接口介绍。 spark-sql脚本、spark-shell脚本和spark-sub

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  • Spark应用开发简介

    开发。而SparkSQL模块,支持CLI或者JDBCServer两种方式访问。其中JDBCServer的连接方式也有Beeline和JDBC客户端代码两种。详情请参见Spark JDBCServer接口介绍。 spark-sql脚本、spark-shell脚本和spark-sub

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  • Spark应用开发简介

    Core、SparkSQL和Spark Streaming模块的常用接口请参见Spark Java API接口介绍。 Python API 提供Python语言的API,Spark Core、SparkSQL和Spark Streaming模块的常用接口请参见Spark Python API接口介绍。

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  • 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

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  • 导入并配置Spark样例工程

    导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程,包含Java样例工程和Scala样例工程等,帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入,直接打开Python文件(*.py)即可。

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • Python文件

    Python文件 可以使用该配置来运行任意Python文件。 要在没有手动创建启动配置的时候快速运行Python文件,可以在资源管理器右键单击该文件或其代码编辑器中右键单击,从上下文菜单中选择“在终端中运行 Python 文件“。CodeArts IDE会自动为此文件创建Python

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  • Python模块

    Python模块 您可以使用该配置来运行任意Python模块。 启动配置属性 启动配置示例 父主题: 启动配置

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  • Python示例

    MongoDB over HTTP on the native driver port.”,说明网络互通。 在弹性云服务器上安装Python以及第三方安装包pymongo。推荐使用pymongo2.8版本。 如果开启SSL,需要在界面上下载根证书,并上传到弹性云服务器。 连接代码 SSL开启

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  • Python类型

    Python类型 APM支持的Python类型 APM支持Python类应用,目前已支持多种主流框架、web服务器、通讯协议、数据库等,可实现应用轻松接入。 表1 skywalking探针Python组件和框架 探针类型 组件 版本 skywalking探针 aiohttp 3.7+

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Python)

    java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession,设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Python)

    java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase().hivetohbase(spark._jsc)

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Python)

    java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession,设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")

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