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 云服务器 更多内容
  • Spark作业使用咨询

    Studio服务进行作业开发请参考《 数据治理中心 用户指南》。 Spark SQL语法创建表时是否支持定义主键 Spark SQL语法不支持定义主键。 DLI Spark jar作业是否能访问DWS跨源表? 可以访问。 详细操作请参考访问DWS和访问SQL库表。 如何查看Spark内置依赖包的版本? DLI内置依

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  • 调测Spark应用

    调测Spark应用 编包并运行Spark应用 查看Spark应用调测结果 父主题: Spark开发指南

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  • Spark SQL join优化

    广播。 参见https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 配置自动广播阈值的方法: 在Spark的配置文件“spark-defaults.conf”中,设置“spark.sql.autoBroadc

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  • Spark应用开发简介

    言进行Spark应用程序开发。 按不同的语言分,Spark的API接口如表1所示。 表1 Spark API接口 功能 说明 Scala API 提供Scala语言的API,Spark Core、SparkSQL和Spark Streaming模块的常用接口请参见Spark Scala

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  • 调测Spark应用

    调测Spark应用 配置Windows通过EIP访问集群Spark 在本地Windows环境中调测Spark应用 在Linux环境中调测Spark应用 父主题: Spark2x开发指南(安全模式)

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  • 调测Spark应用

    调测Spark应用 在本地Windows环境中调测Spark应用 在Linux环境中调测Spark应用 父主题: Spark2x开发指南(普通模式)

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  • 快速开发Spark应用

    // 通过Spark接口获取表中的数据。 SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkHivetoHbase"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);

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  • Spark应用开发简介

    提供Python语言的API,Spark Core、SparkSQL和Spark Streaming模块的常用接口请参见Spark Python API接口介绍。 按不同的模块分,Spark Core和Spark Streaming使用上表中的API接口进行程序开发。而SparkSQL模块,支持CLI或者JD

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  • 调整Spark日志级别

    ght_Spark2x_xxx/install/ FusionInsight -Spark2x-*/spark/conf/log4j-executor.properties”)中的日志级别为DEBUG,如下所示: log4j.rootCategory=DEBUG, sparklog DEBUG级别生效会有一定的时延。

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  • Spark SQL join优化

    配置为-1时,将不进行广播。 配置自动广播阈值的方法: 在Spark的配置文件“spark-defaults.conf”中,设置“spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold”的值。 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold

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  • Spark常见问题

    Spark常见问题 Spark Core SQL和DataFrame Spark Streaming Spark客户端设置回收站version不生效 Spark yarn-client模式下如何修改日志级别为INFO 父主题: 使用Spark/Spark2x

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  • Spark shuffle异常处理

    Spark shuffle异常处理 问题 在部分场景Spark shuffle阶段会有如下异常 解决方法 JDBC应该: 登录FusionInsight Manager管理界面,修改JD BCS erver的参数“spark.authenticate.enableSaslEncryp

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  • 配置Spark动态脱敏

    test,输入密码完成认证(首次登录需要修改密码) 使用Spark的beeline命令提交任务,创建Spark表: spark-beeline create table sparktest(a int, b string); insert into sparktest values (1,"test01")

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  • 使用Livy提交Spark Jar作业

    准备一个linux 弹性云服务器 E CS ,用于安装DLI Livy。 ECS需要放通30000至32767端口、8998端口。具体操作请参考添加安全组规则。 ECS需安装Java JDK,JDK版本建议为1.8。配置Java环境变量JAVA_HOME。 查询弹性 云服务器 ECS详细信息,获取ECS的“私有IP地址”。

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  • 上报Spark任务id

    v1.0/analysis/task/sparkid { "taskId":"xxxx", "sparkId":"xxx" } 参数说明 参数名 类型 备注 taskId String 任务ID。 sparkId String Spark任务ID。 响应 响应样例 { "success":

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  • Spark作业相关API

    Spark作业相关API 创建批处理作业 查询批处理作业列表 查询批处理作业详情 查询批处理作业状态 取消批处理作业

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  • Spark运维管理

    Spark运维管理 快速配置参数 常用参数 Spark2x日志介绍 调整Spark日志级别 配置WebUI上查看Container日志 获取运行中Spark应用的Container日志 配置Spark Eventlog日志回滚 配置WebUI上显示的Lost Executor信息的个数

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  • Spark应用开发规范

    Spark应用开发规范 Spark应用开发规则 Spark应用开发建议

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  • Spark on Hudi开发规范

    Spark on Hudi开发规范 SparkSQL建表参数规范 Spark增量读取Hudi参数规范 Spark异步任务执行表compaction参数设置规范 Spark on Hudi表数据维护规范 Spark并发写Hudi建议 Spark读写Hudi资源配置建议 Spark On

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  • Spark HA方案介绍

    zooKeeperNamespace=sparkthriftserver2x;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark/hadoop.<系统 域名 >@<系统域名>;' 父主题: Spark

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  • Spark开源增强特性

    Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、 数据仓库 等,此时会面临以下困境:数据源种类繁多,数据集结构化混合,相关数据存放分散等,这就导致了跨源复杂查询因传输效率低,耗时长。 当前开源Spark

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