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服务器价格 更多内容
  • 域名续费价格是多少?

    域名 续费价格是多少? 域名续费价格信息请参见价格计算器的“价格详情”页签。 图1 域名续费价格 父主题: 域名续费和赎回

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  • 黄金价格查询

    String 最高的价格 -最低价 String 最低的价格 -更新时间 String 更新时间 查询银行账户黄金价格 输入参数 该执行动作无需输入参数。 输出参数 用户可以在之后的执行动作中调用该输出参数,输出参数说明请参考表4 表4 查询银行账户黄金价格输出参数 参数 类型 说明

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  • 查询按需产品价格

    询时请确认这4个查询条件均输入正确,否则该接口会返回无法找到产品的错误。 如果只是临时查询产品价格,可以到价格计算器查询。 询价Api入参参数product_infos取值可以参考价格计算器查询入参,详情见按需询价示例。 接口约束 该接口可以使用伙伴置换子客户的Token调用。 调试

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  • ClickHouse企业级能力增强

    ClickHouse企业级能力增强 ClickHouse多租户管理 查看ClickHouse慢查询语句 查看ClickHouse复制表数据同步监控 配置ClickHouse副本间数据强一致 配置ClickHouse支持事务能力 配置通过ELB访问ClickHouse 父主题: 使用ClickHouse

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  • Flume企业级能力增强

    Flume企业级能力增强 使用Flume客户端加密工具 配置Flume对接安全模式Kafka 配置Flume对接安全模式Hive 父主题: 使用Flume

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  • ClickHouse企业级能力增强

    ClickHouse企业级能力增强 通过ELB访问ClickHouse ClickHouse开启mysql_port配置 父主题: 使用ClickHouse

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  • 配置具备表select权限的用户可查看表结构

    nogrant”,“值”为“true ”,修改后重启所有Hive实例。 是否需要在Spark/Spark2x客户端中启用此功能? 是,重新下载并安装Spark/Spark2x客户端。 否,操作结束。 父主题: Hive企业级能力增强

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  • 配置Hive表分区动态覆盖

    。在DYNAMIC模式下,Spark按照匹配条件匹配分区,并动态匹配没有指定匹配条件的分区。 STATIC [STATIC,DYNAMIC] 父主题: Spark SQL企业级能力增强

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  • 什么是MapReduce服务

    即可部署Hadoop集群。 MRS 提供租户完全可控的一站式企业级大数据集群云服务,完全兼容开源接口,结合 华为云计算 、存储优势及大数据行业经验,为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件,并具备

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  • 企业级会议事件推送

    企业级会议事件推送 概述 应用示例 接口参考 父主题: 会议事件推送

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  • 配置Hive表分区动态覆盖

    。在DYNAMIC模式下,Spark按照匹配条件匹配分区,并动态匹配没有指定匹配条件的分区。 STATIC [STATIC,DYNAMIC] 父主题: Spark SQL企业级能力增强

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  • 使用Spark

    使用Spark 运行Spark应用时修改split值报错 提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包,作业卡住 提交Spark任务

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  • Pyspark

    model_service.log as log from model_service.spark_model_service import SparkServingBaseService from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

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  • DLI Spark

    DLI Spark 功能 通过DLI Spark节点执行一个预先定义的Spark作业。 DLI Spark节点的具体使用教程,请参见开发一个DLI Spark作业。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置DLI Spark节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称

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  • Spark Core

    Spark Core 日志聚合下,如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中

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  • Spark输入

    Spark输入 概述 “Spark输入”算子,将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入:SparkSQL表列 输出:字段 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数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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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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  • 使用Spark小文件合并工具说明

    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 设置为true,Spark写入目标

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  • 配置parquet表的压缩格式

    compression"="snappy"。 对于非分区表,需要通过“spark.sql.parquet.compression.codec”配置项来设置parquet类型的数据压缩格式。直接设置“parquet.compression”配置项是无效的,因为它会读取“spark.sql.parquet.compression

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  • Flume企业级能力增强

    Flume企业级能力增强 使用Flume客户端加密工具 配置Flume对接安全模式Kafka 配置Flume对接安全模式Hive 父主题: 使用Flume

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  • 配置parquet表的压缩格式

    compression"="snappy"。 对于非分区表,需要通过“spark.sql.parquet.compression.codec”配置项来设置parquet类型的数据压缩格式。直接设置“parquet.compression”配置项是无效的,因为它会读取“spark.sql.parquet.compression

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