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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    企业级spark云主机配置多少钱 更多内容
  • 配置Spark读写Doris数据

    配置Spark读写Doris数据 Spark Doris Connector可以支持通过Spark读取Doris中存储的数据,也支持通过Spark写入数据到Doris中。 支持从Doris中读取数据 支持Spark DataFrame批量/流式写入Doris。 可以将Doris表

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  • 配置在Spark对接MemArtsCC

    Spark的数据读取效率。 前提条件 Guardian服务正常,且已开启存算分离,具体请参考配置Guardian服务对接OBS。 已完成Spark对接OBS,具体请参考配置Spark通过Guardian访问OBS。 修改Spark配置 登录 FusionInsight Manager,选择“集群

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  • 配置Spark HA增强高可用

    配置Spark HA增强高可用 配置多主实例模式 配置Spark多租户模式 配置多主实例与多租户模式切换 父主题: Spark Core企业级能力增强

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  • 配置Spark应用安全认证

    在客户端的“spark-default.conf”配置文件中,配置spark.yarn.keytab”和“spark.yarn.principal”参数指定认证信息。 执行bin/spark-submit的命令中添加如下参数来指定认证信息。 --conf spark.yarn.keytab=<keytab文件路径>

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  • 配置Spark SQL防御规则

    配置Spark SQL防御规则 配置Spark SQL防御操作场景 用户可以在Manager界面配置Spark的SQL防御规则,根据业务调整对应SQL防御规则的参数。 配置Spark SQL防御前提条件 已安装包含Spark服务的集群客户端,安装目录如“/opt/hadoopclient”。

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  • 配置Spark Native引擎

    AMD64、ARM 支持的场景:spark-sql模式 配置参数 在Spark客户端的“{客户端安装目录}/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”配置文件中进行设置,修改如下参数: 参数 说明 默认值 spark.plugins Spark用到的插件,参数值设置为io

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  • 快速配置Spark参数

    快速配置Spark参数 概述 本节介绍Spark2x使用过程中快速配置常用参数和不建议修改的配置参数。 快速配置常用参数 其他参数在安装集群时已进行了适配,以下参数需要根据使用场景进行调整。以下参数除特别指出外,一般在Spark2x客户端的“spark-defaults.conf”文件中配置。

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  • 配置Spark多租户模式

    配置Spark多租户模式 配置场景 多租户模式是将JD BCS erver和租户绑定,每一个租户对应一个或多个JDB CS erver,一个JDBCServer只给一个租户提供服务。不同的租户可以配置不同的Yarn队列,从而达到资源隔离。 配置描述 登录Manager,选择“集群 > 服务

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  • 配置Drop Partition命令支持批量删除

    配置参数 登录FusionInsight Manager系统,选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”,单击“全部配置”,搜索以下参数。 参数 说明 默认值 spark.sql.dropPartitionsInBatch.enabled 配置为true后,使用Drop

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  • 配置Spark HA增强高可用

    配置Spark HA增强高可用 配置多主实例模式 配置Spark多租户模式 配置多主实例与多租户模式切换 父主题: Spark Core企业级能力增强

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  • 配置Structured Streaming使用RocksDB做状态存储

    端。 配置参数 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 参数 说明 默认值 spark.sql.streaming.stateStore.providerClass 用于管理有状态流查询中的状态数据的类。此类必须是StateStoreP

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  • 配置SparkSQL的分块个数

    discarded 例如,SparkSQL运行TPCDS 500G的测试时,使用默认配置出现错误。所以当数据量较大时需要适当的调整该参数。 配置参数 参数入口: 在Manager系统中,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置”,单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。

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  • 配置Spark Executor退出时执行自定义代码

    配置Spark Executor退出时执行自定义代码 本章节仅适用于 MRS 3.2.0及之后版本。 配置场景 通过配置如下参数可以实现Executor退出时执行自定义代码。 配置参数 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 参数 说明 默认值

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  • 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区

    存在的分区,来避免读取时报错。 配置描述 可以通过以下两种方式配置是否过滤掉分区表分区路径不存在的分区。 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.sql.hive.verifyPartitionPath

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  • 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区

    存在的分区,来避免读取时报错。 配置描述 可以通过以下两种方式配置是否过滤掉分区表分区路径不存在的分区。 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.sql.hive.verifyPartitionPath

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  • 企业级特性介绍

    企业级特性介绍 GeminiDB Redis接口基于云原生分布式架构,实现了计算与存储分离,完全兼容社区版Redis7.0、6.2(包含6.2.x)、5.0及以下版本,提供了更多的企业级特性。 资源独享,分片不限流 计算节点部署在独享容器,租户隔离,稳定性高。面对高并发流量,节点不被限流。

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  • 配置Spark Executor堆内存参数

    配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时,会出现物理内存超限的情况。调整如下参数,可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口: 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数,或者在客户端的“spark-defaults

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  • 配置Spark Eventlog日志回滚

    配置Spark Eventlog日志回滚 配置场景 当Spark开启事件日志模式,即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时,就会往配置的一个日志文件中写事件,记录程序的运行过程。当程序运行很久,job很多,task很多时就会造成日志文件很大,如JDBCServer、Spark

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  • 配置Spark Executor堆内存参数

    配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时,会出现物理内存超限的情况。调整如下参数,可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口: 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数,或者在客户端的“spark-defaults

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  • 配置Spark Eventlog日志回滚

    配置Spark Eventlog日志回滚 配置场景 当Spark开启事件日志模式,即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时,就会往配置的一个日志文件中写事件,记录程序的运行过程。当程序运行很久,job很多,task很多时就会造成日志文件很大,如JDBCServer、Spark

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  • 配置Spark小文件自动合并

    e 支持的数据格式:parquet、orc 配置参数 在Spark客户端的“{客户端安装目录}/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”配置文件中进行设置,修改如下参数: 参数 说明 默认值 spark.sql.mergeSmallFiles.enabled

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