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                
               

           

    spark机器学习包 更多内容
  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    moduleA),那么其压缩要求满足如下结构: 图2 压缩结构要求 即在压缩内有一层以模块名命名的文件夹,然后才是对应类的Python文件,通常下载下来的Python库可能不满足这个要求,因此需要重新压缩。同时对压缩的名称没有要求,所以建议可以把多个模块的都压缩到一个压缩里。至此,已

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • DLI作业开发流程

    DLI 管理控制台可以管理作业所需的呈现。 在提交Spark Jar和Flink Jar类型的作业前,需要将程序包上传至OBS,然后在DLI服务中创建程序,并将程序与数据和作业参数一起提交以运行作业。管理Jar作业程序Spark3.3.1及以上版本、Flink1.15

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基本概念

    将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场,支持用户订购后,下载到推理框架中使用。 父主题: 产品介绍

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何获取Spark Jar包?

    如何获取Spark Jar? 华为提供开源镜像站(网址为https://mirrors.huaweicloud.com/),各服务样例工程依赖的jar都可在华为开源镜像站下载,剩余所依赖的开源jar请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载。 本地环境使用开发

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示: 表1 合规示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 编包并运行Spark应用

    应的运行依赖。样例工程对应的运行依赖详情,请参见1。 运行“Spark on HBase”样例程序 在工程目录下执行mvn package命令生成jar,在工程目录target目录下获取,比如:FemaleInfoCollection.jar 将生成的Jar(如CollectFemaleInfo

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用自定义镜像增强作业运行环境

    通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作 自定义镜像 ,将作业运行需要的依赖(文件、jar或者软件)、私有能力等内置到自定义镜像中,以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境,增强作业的功能、性能。 例如,在自定义镜像中加入机器学习相关的Python或者C库,可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark应用开发简介

    并支持多种外部输入。 Apache Spark部件架构如图1所示。本文档重点介绍SparkSpark SQL和Spark Streaming应用开发指导。MLlib和GraghX的详细指导请参见Spark官方网站:http://spark.apache.org/docs/2.2

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 修订记录

    模型训练新增创建联邦学习工程及其服务,对应新增创建联邦学习工程。 模型支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型、支持对特定模型新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型更新发布推理服务,对应刷新模型管理。 2020-04-16 变更点如下: 模型训练服务首页项目列表“

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark client CLI介绍

    collect() 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以及入参。 示例:执行jar中的GroupByTest例子,入参为4个,指定集群运行模式是local单核运行。 ./bin/spark-submit

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark client CLI介绍

    collect() 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以及入参。 示例:执行jar中的GroupByTest例子,入参为4个,指定集群运行模式是local单核运行。 ./bin/spark-submit

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SparkStreaming批量写入HBase表

    通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar。具体操作请参考在Linux环境中编并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致)。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 开发一个DLI Spark作业

    交一个Spark作业。 操作流程如下: 创建DLI集群,通过DLI集群的物理资源来运行Spark作业。 获取Spark作业的演示JAR,并在数据开发模块中关联到此JAR。 创建数据开发模块作业,通过DLI Spark节点提交Spark作业。 环境准备 已开通对象存储服务OBS

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SparkStreaming批量写入HBase表

    Base服务,卸载前请将此参数值改回“false”),将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar,并将jar放在客户端

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SparkStreaming批量写入HBase表

    目,生成jar。具体操作请参考在Linux环境中编并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark

    执行程序时引入的jackson相关与集群自带的版本不一致,导致报错,建议使用集群自带的jackson相关jar。 集群jar路径:“客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 父主题: MRS 应用开发开源jar冲突列表说明

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端Spark2x

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(比如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端spark2x

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 补丁安装后操作

    load/ 将补丁安装拷贝到客户端机器/opt/目录下: scp patch.tar.gz {客户端机器IP}:/opt/ 例如: scp patch.tar.gz 127.0.0.1:/opt/ 登录客户端所在节点。 执行以下命令创建补丁目录并解压补丁: mkdir /opt/{MRS补丁版本号}

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在Linux环境中编包并运行Spark程序

    您可以从项目目录下的target文件夹中获取到Jar。 图6 获取jar 将2中生成的Jar(如CollectFemaleInfo.jar)复制到Spark运行环境下(即Spark客户端),如“/opt/female”。运行Spark应用程序,具体样例程序可参考开发Spark应用。 在Spark任务运行过程中禁

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端Spark2x

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了