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
  • 在本地Windows环境中调测Spark应用

    在本地Windows环境中调测Spark应用 配置Windows通过EIP访问集群Spark 在本地Windows环境中编包并运行Spark程序 在本地Windows环境中查看Spark程序调试结果 父主题: 调测Spark应用

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  • Spark应用开发流程介绍

    on HBase四种不同场景样例工程。帮助用户快速了解Spark各部件编程接口。 请参考场景说明至Scala样例代码章节 编译并运行程序 指导用户将开发好程序编译并提交运行。 编包并运行Spark应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定路径下。用户还可以通过UI查看应用运行情况。

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  • 可信智能计算服务 TICS

    EdgeFabric)服务部署,IEF通过纳管您边缘节点,提供将云上应用延伸到边缘能力,联动边缘和云端数据,满足客户对边缘计算资源远程管控、数据处理、分析决策、智能化诉求。同时,在云端提供统一设备/应用监控、日志采集等运维能力,为企业提供完整边缘和云协同一体化服务边缘计算解决方案。 已发布区域:北京四、北京二

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  • Livy部署

    JDK先配置好(1.8) 安装大数据组件客户端(HDFS\YARN\HIVE\SPARK) 安装机器 前提 CDH中需要有两个Hadoop集群,每个集群下部署一个livy (CDH机器允许部署情况) CDH机器不允许部署情况,参考https://deepexi.yuque.com/doc

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  • Spark应用开发流程介绍

    Spark应用开发流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 Spark应用程序支持使用Scala、Java、Python三种语言进行开发。推荐使用IDEA工具,请根据指导完成不同语言开发环境配置。Spark运行环境Spark客户端,请根据指导完成客户端安装和配置。 准备Spark本地应用开发环境

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  • 在Linux环境中编包并运行Spark程序

    在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发应用程序在Spark客户端运行步骤是一样。 使用Python开发Spark应用程序无需打包成jar,只需将样例工程复制到编译机器上即可。

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  • 模型训练简介

    包含如下选项: 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务用户。 开发环境 模型训练运行环境信息。WEB版训练模型开发环境为“简易编辑器”,在线IDE版训练模型开发环境为实际创建WEB IDE环境。模型训练工程创建后,可通过“开发环境”下拉框切换环境。

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  • 导入并配置Oozie样例工程

    导入并配置Oozie样例工程 操作场景 将下载样例工程导入到Windows开发环境IDEA中即可开始样例学习。 前提条件 已在Linux环境中安装了完整客户端。 获取Oozie 服务器 URL(任意节点),这个URL将是客户端提交流程任务目标地址。 URL格式为:https://O

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  • 配置Spark Python3样例工程

    客户端机器必须安装有setuptools,版本为47.3.1。 具体软件,请到对应官方网站获取。 https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载setuptools压缩文件复制到客户端机器上,解压后进入解压目录,在客户端机器的命令行终端执行python3

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  • 配置Spark Python3样例工程

    客户端机器必须安装有setuptools,版本为47.3.1。 具体软件,请到对应官方网站获取。 https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载setuptools压缩文件复制到客户端机器上,解压后进入解压目录,在客户端机器的命令行终端执行python3

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联服务器后,输出学习结果中可能存在一些特征不明显可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择“自动确认可

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  • 在本地Windows环境中查看Spark程序调试结果

    在本地Windows环境中查看Spark程序调试结果 SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/D:/mavenlocal/org/apache/l

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  • 在Linux环境中查看Spark程序调测结果

    签页。 页面入口:在YARNWeb UI界面,查找到对应Spark应用程序。单击应用信息最后一列“ApplicationMaster”,即可进入SparkUI页面。 History Server页面,用于展示已经完成和未完成Spark应用运行情况。 页面包括了应用ID

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  • 在本地Windows环境中查看Spark程序调试结果

    在本地Windows环境中查看Spark程序调试结果 SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/D:/mavenlocal/org/apache/l

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  • 导入并配置Oozie样例工程

    实例”,即可获取任一oozie实例IP地址;单击“配置”,在搜索框中搜索“OOZIE_HTTPS_PORT”,即可查看使用端口号。 操作步骤 参考获取 MRS 应用开发样例工程,获取样例代码解压目录中“src\oozie-examples”目录下样例工程文件夹“oozienorm

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  • 产品术语

    模型训练输出预测值,对应数据集一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据:花瓣长度和宽度、花萼长度和宽度、鸢尾花种类。其中,鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部参数,必须用户手动配置和调整,可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成模型进行打包

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  • Spark

    Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本Spark包运行样例代码,但是不同版本spark-core包在使用时候可能导致互相序列化ID不一样,因此建议使用集群自带jar包。

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  • 在Linux环境中查看Spark程序调测结果

    签页。 页面入口:在YARNWeb UI界面,查找到对应Spark应用程序。单击应用信息最后一列“ApplicationMaster”,即可进入SparkUI页面。 History Server页面,用于展示已经完成和未完成Spark应用运行情况。 页面包括了应用ID

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集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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  • 删除应用下的环境

    Println(err) } } 更多 更多编程语言SDK代码示例,请参见 API Explorer 代码示例页签,可生成自动对应SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 OK 请求响应成功 错误码 请参见错误码。 父主题: 环境管理

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  • 导入并配置Oozie样例工程

    导入并配置Oozie样例工程 操作场景 将下载样例工程导入到Windows开发环境IDEA中即可开始样例学习。 前提条件 已按照准备本地应用开发环境章节准备好开发用户,例如developuser,并下载用户认证凭据文件到本地。 用户需要具备Oozie普通用户权限,HDFS访问权限,Hi

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