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机器学习例子 更多内容
  • 配置Spark Python3样例工程

    配置Spark Python3样例工程 操作场景 为了运行 MRS 产品Spark2x组件的Python3接口样例代码,需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3,其版本不低于3.6。 在客户端机器的命令行终端输入python3可查看Python版本号。如下显示Python版本为3

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  • 设置Spark Core并行度

    设置Spark Core并行度 操作场景 并行度控制任务的数量,影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况,当任务和数据不是平均分布在各节点,而是集中在个别节点时,可以增大并行

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    MRS and DLI . CPU 否 是 mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6

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  • 日期类型的字段作为过滤条件时匹配'2016-6-30'时没有查询结果

    trxfintrx2012 a where trx_dte_par='2016-6-30'”,其中trx_dte_par为日期类型的字段,当过滤条件为“where trx_dte_par='2016-6-30'”时没有查询结果,当过滤条件为“where trx_dte_par='2016-06-30'”时有查询结果。

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  • 数据湖探索成长地图

    Native Lives Kubernetes系列课程,带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助

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  • 配置机器人

    本例中使用的是语音导航场景。 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。单击“新建”。 如下所示填写信息,单击“确定”保存配置。 图1 机器人列表-新增机器人GUI 机器人名称:自定义。 机器人接入码:即在IVR或AICC侧添加被叫路由时,用于流程关联的识别码。

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  • 日期类型的字段作为过滤条件时匹配'2016-6-30'时没有查询结果

    trxfintrx2012 a where trx_dte_par='2016-6-30'”,其中trx_dte_par为日期类型的字段,当过滤条件为“where trx_dte_par='2016-6-30'”时没有查询结果,当过滤条件为“where trx_dte_par='2016-06-30'”时有查询结果。

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  • 如何使用IDEA远程调试

    选择Remote 选择对应要调试的源码模块路径,并配置远端调试参数Host和Port,如图2所示。 其中Host为Spark运行机器IP地址,Port为调试的端口号(确保该端口在运行机器上没被占用)。 图2 配置参数 当改变Port端口号时,For JDK1.4.x对应的调试命令也跟着改变

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  • 创建自定义镜像

    ,将作业运行需要的依赖(文件、jar包或者软件)、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包或者C库,可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。

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  • 安装Spark

    mv ./spark/spark-3.1.3-bin-hadoop3.1.tgz /root 执行命令安装Spark。 tar -zxvf spark-3.1.3-bin-hadoop3.1.tgz mv spark-3.1.3-bin-hadoop3.1 spark-obs cat

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  • Spark输出

    Spark输出 概述 “Spark输出”算子,用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储

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  • 华为机器翻译(体验)

    华为机器翻译(体验) 华为云自言语言处理服务机器翻译功能。机器翻译(Machine Translation,简称MT),为用户提供快速准确的翻译服务,帮助用户跨语言沟通,可用于文档翻译等场景中,包含“文本翻译”和“语种识别”执行动作。 连接参数 华为机器翻译(体验)连接器无需认证,无连接参数。

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  • 如何使用IDEA远程调试

    选择Remote 选择对应要调试的源码模块路径,并配置远端调试参数Host和Port,如图2所示。 其中Host为Spark运行机器IP地址,Port为调试的端口号(确保该端口在运行机器上没被占用)。 图2 配置参数 当改变Port端口号时,For JDK1.4.x对应的调试命令也跟着改变

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  • 如何使用IDEA远程调试

    选择Remote 选择对应要调试的源码模块路径,并配置远端调试参数Host和Port,如图2所示。 其中Host为Spark运行机器IP地址,Port为调试的端口号(确保该端口在运行机器上没被占用)。 图2 配置参数 当改变Port端口号时,For JDK1.4.x对应的调试命令也跟着改变

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  • 如何使用IDEA远程调试

    选择Remote 选择对应要调试的源码模块路径,并配置远端调试参数Host和Port,如图2所示。 其中Host为Spark运行机器IP地址,Port为调试的端口号(确保该端口在运行机器上没被占用)。 图2 配置参数 当改变Port端口号时,For JDK1.4.x对应的调试命令也跟着改变

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  • 使用Spark/Spark2x

    使用Spark/Spark2x Spark使用说明 Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 访问Spark WebUI界面 使用代理用户提交Spark作业 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强

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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机器允许部署的情况) CDH机器不允许部署的情况,参考https://deepexi.yuque.com/

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  • 进入ML Studio操作界面

    Kernel”对话框中选择“PySpark-2.4.5”,单击“Select”,进入一个空的算链页面。 图4 MLS Editor 图5 选择Kernel 图6 MLS Editor可视化操作界面 或者单击JupyterLab导航栏的“File >New >MLS Editor”,也可以进入MLS Editor界面。

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  • 设置并行度

    并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况,当任务和数据不是平均分布在各节点,而是集中在个别节点时,可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度,充分利用集群机器的计算能力,一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。

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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,请到对应的官方网站获取。 https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的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,请到对应的官方网站获取。 https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的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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