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机器学习特征提取 更多内容
  • 如何使用IDEA远程调试

    suspend=y,address=5006" --class org.apache.spark.examples.SparkPi /opt/FI-Client/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1-xxx.jar 用户调试时需

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 问答机器人API

    问答机器人API 功能介绍 用户可通过调用该接口与机器人进行会话。旧版问答机器人API请参见问答会话API(仅支持老用户)。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    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

    ,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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 时序数据处理

    单击图标,运行“时间特征提取”代码框内容。 时序特征提取 时序特征提取,即从时序数据中提取数据统计学特性,最大限度地找出样本内时间序列的统计特性和发展规律。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标,选择“数据处理 > 时序数据处理 > 时序特征提取”,界面新增“时序特征提取”内容。 对应参数说明,如表7所示。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SparkStreaming批量写入HBase表

    中调测Spark应用。 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.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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/

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用Spark-submit提交Spark Jar作业

    使用spark-submit的机器安装JDK 1.8或以上版本并配置环境变量,当前仅在Linux环境下使用spark-submit工具。 下载并解压工具包“dli-clientkit-<version>-bin.tar.gz”,其中version为版本号,以实际版本号为准。 进入解压目录,里面有三个子目录b

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark Streaming

    Spark Streaming Streaming任务打印两次相同DAG日志 Spark Streaming任务一直阻塞 运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 为什么提交Spark Streaming应用超过token有效期,应用失败 为什么Spark Str

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 开发Spark应用

    开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark S

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了