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机器学习的环境 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    default="0.002", description="训练学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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  • ML Studio简介

    进行参数调整和代码调整构建独特业务场景需要AI算法。 图2 丰富预置算子 亮点特性3:提供高度开放自定义算子开发环境 MLS提供了高度开放自定义算子开发环境,开发者可以用自己习惯方式编写MLS算子并拖拽至画布,构建算链完成模型构建。MLS支持全新编写自定义算子、上传自

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudioNotebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 安装机器人环境

    ad?type=trialactivation 输入ESN码,产品选择机器人助手,点击获取License按钮 图12 获取License按钮 点击导入下载许可证 图13 导入下载许可证 父主题: 网银机器人部署

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  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    方库,尤其是基于PySpark融合机器学习相关大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于 DLI 这样Serverless化服务用户无需也感知不到底层计算资源,那如何来保证用户可以更好运行他程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置

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  • 准备Spark应用开发环境

    准备Spark应用开发环境 Spark应用开发环境简介 准备Spark应用开发用户 准备Spark应用Java开发环境 准备Spark应用Scala开发环境 准备Spark应用Python开发环境 准备Spark应用运行环境 导入并配置Spark样例工程 新建Spark应用开发工程(可选)

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  • 准备Spark应用运行环境

    安全组相同。 弹性云服务VPC需要与 MRS 集群在同一个VPC中。 弹性云服务网卡需要与MRS集群在同一个网段中。 申请弹性IP,绑定新申请弹性云主机IP,并配置安全组出入规则。 下载客户端程序,请参考下载MRS客户端。 登录客户端下载目标节点,以root用户安装集群客户端。

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  • 准备Spark应用开发环境

    准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 准备Spark连接集群配置文件 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程(可选) 配置Spark应用安全认证 配置Spark Python3样例工程 父主题: Spark2x开发指南(安全模式)

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    ion CCE集群运行非受支持最旧版本 cce 确保CCE集群运行不是最旧版本 如果CCE集群运行是受支持最旧版本(等于参数“最旧版本支持”),视为“不合规” 系统会自动为您华为云CCE任务部署安全更新和补丁。如果发现影响华为云CCE平台版本安全问题,华为云会修补该

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  • 准备Spark应用开发环境

    准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 配置Spark应用安全认证 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程(可选) 配置Spark Python3样例工程 父主题: Spark2x开发指南(安全模式)

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  • 准备Spark应用开发环境

    准备Spark应用开发环境 准备本地应用开发环境 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程(可选) 配置Spark Python3样例工程 父主题: Spark2x开发指南(普通模式)

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  • Spark应用开发环境简介

    Spark应用开发环境简介 在进行应用开发时,要准备开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测Linux环境,用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装JDK 开发环境基本配置。版本要求:1.7或者1.8。 说明: 基于安全考虑,MRS 服务端只支持TLS

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  • 准备Spark应用开发环境

    准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 准备Spark连接集群配置文件 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程(可选) 配置Spark Python3样例工程 父主题: Spark2x开发指南(普通模式)

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  • 准备Spark应用Python开发环境

    准备Spark应用Python开发环境 操作场景 Python开发环境可以搭建在Windows环境下,而运行环境(即客户端)只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Python开发环境,直接使用Editra编辑器(或其他编写Python应用程序IDE)即可。 下载客户端样例配置程序到本地开发环境。

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    从输出端口移动至下一节点 图4 连线结束位置 进行算子连线。 算子之间具有数据流入流出关系,如果源算子与目标算子输出输入端口数量都为1,则直接连线,如图4所示。 鼠标右键单击读取数据算子,选择“设置参数”,如图5所示在右侧滑出参数设置窗口填写输入路径, 例如“/home/ma-user/work/

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  • 准备Spark应用Java开发环境

    图3 Project Defaults 在打开“Project Structure”页面中,选择“SDKs”,单击绿色加号添加JDK。 图4 添加JDK 在弹出“Select Home Directory for JDK”窗口,选择对应JDK目录,然后单击“OK”。 图5 选择JDK目录

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  • 准备Spark本地应用开发环境

    JDK,请确保IntelliJ IDEA中JDK配置为Open JDK。 不同IntelliJ IDEA不要使用相同workspace和相同路径下示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装Scala Scala开发环境基本配置。版本要求:2.12

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  • 准备Spark本地应用开发环境

    JDK,请确保IntelliJ IDEA中JDK配置为Open JDK。 不同IntelliJ IDEA不要使用相同workspace和相同路径下示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装Scala Scala开发环境基本配置。版本要求:2.12

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  • 准备Spark应用Scala开发环境

    图3 Project Defaults 在打开“Project Structure”页面中,选择“SDKs”,单击绿色加号添加JDK。 图4 添加JDK 在弹出“Select Home Directory for JDK”窗口,选择对应JDK目录,然后单击“OK”。 图5 选择JDK目录

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  • 准备Spark本地应用开发环境

    JDK,请确保IntelliJ IDEA中JDK配置为Open JDK。 不同IntelliJ IDEA不要使用相同workspace和相同路径下示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装Scala Scala开发环境基本配置。版本要求:2.12

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts开发环境Notebook、训练作业、模型推理(即AI应用管理和部署上线)支持AI框架及其版本,不同模块呈现方式存在细微差异,各模块支持AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格统一镜像,包括MindS

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