分布式数据库中间件 DDM

分布式数据库中间件(Distributed Database Middleware,简称DDM),专注于解决数据库分布式扩展问题,突破了传统数据库的容量和性能瓶颈,实现海量数据高并发访问。

 
 

    spark 分布式数据库 更多内容
  • Spark常用API介绍

    Spark常用API介绍 Spark Java API接口介绍 Spark scala API接口介绍 Spark Python API接口介绍 Spark REST API接口介绍 Spark client CLI介绍 Spark JD BCS erver接口介绍 父主题: Spark应用开发常见问题

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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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  • Spark常用API介绍

    Spark常用API介绍 Spark Java API接口介绍 Spark Scala API接口介绍 Spark Python API接口介绍 Spark REST API接口介绍 Spark client CLI介绍 Spark JDB CS erver接口介绍 父主题: Spark应用开发常见问题

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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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  • 管理Spark作业模板

    管理Spark作业模板 操作场景 在创建Spark作业时,您可以在已有的Spark样例模板中进行修改,来实现实际的作业逻辑需求,节约编辑SQL语句的时间。 当前云平台尚未提供预置的Spark模板,但支持用户自定义Spark作业模板,本节操作介绍在Spark管理页面创建Spark模板的操作方法。

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  • 图解分布式数据库中间件DDM

    图解 分布式数据库 中间件DDM

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  • Standalone模式spark配置

    Standalone模式spark配置 数据工厂应用内配置 图1 计算引擎配置 参数配置中spark.executor.extraClassPath指定spark上需要额外加载的jar包的路径,jar包需要放在spark所在 服务器 上。如果spark是集群环境,则每个节点都需要放入jar包,且路径相同。

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  • Spark SQL语法概览

    Spark SQL语法概览 本章节介绍了目前 DLI 所提供的Spark SQL语法列表。参数说明,示例等详细信息请参考具体的语法说明。 表1 批作业SQL语法 语法分类 操作链接 数据库相关语法 创建数据库 删除数据库 查看指定数据库 查看所有数据库 创建OBS表相关语法 使用DataSource语法创建OBS表

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  • 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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  • Spark用户权限管理

    Spark用户权限管理 SparkSQL权限介绍 创建SparkSQL角色 配置Spark表、列和数据库的用户权限 配置SparkSQL业务用户权限 配置Spark2x Web UI ACL Spark客户端和服务端权限参数配置说明 父主题: 使用Spark2x( MRS 3.x及之后版本)

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  • 调整Spark日志级别

    进程的JVM参数1 参数 说明 默认日志级别 spark.driver.extraJavaOptions Driver的JVM参数。 INFO spark.executor.extraJavaOptions Executor的JVM参数。 INFO spark.yarn.am.extraJavaOptions

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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JDBCServer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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  • 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 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

    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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  • 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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