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 深度神经网络 更多内容
  • Spark模板管理

    Spark模板管理 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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  • 使用Spark-submit提交Spark Jar作业

    对接的 DLI 服务的Region。 根据Spark应用程序的需要,修改“spark-defaults.conf”中的配置项,配置项兼容开源Spark配置项,参考开源Spark的配置项说明。 使用Spark-submit提交Spark作业 进入工具文件bin目录,执行spark-submit命令,并携带相关参数。

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  • 使用Spark on CCE

    使用Spark on CCE 使用Spark的Kubernetes调度程序spark-submit,可以将Spark应用程序提交到Kubernetes集群中运行,详情请参见在Kubernetes上运行Spark。使用spark-submit提交Spark应用程序的工作原理如下:

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  • 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

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  • Spark on HBase程序

    Spark on HBase程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发Spark应用

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  • 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

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  • Spark日志介绍

    Manager界面中配置。 表1 Spark2x日志列表 日志类型 日志文件名 描述 SparkResource2x日志 spark.log Spark2x服务初始化日志。 prestart.log prestart脚本日志。 cleanup.log 安装卸载实例时的清理日志。 spark-availability-check

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  • 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

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  • Spark对接OpenTSDB

    Spark对接OpenTSDB 创建表关联OpenTSDB 插入数据至OpenTSDB表 查询OpenTSDB表 默认配置修改 父主题: 使用Spark MRS 3.x之前版本)

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  • Spark作业相关

    batchJob.asyncSubmit(); SparkJobStatus sparkJobStatus=batchJob.getStatus(); System.out.println(sparkJobStatus); } 查询批处理作业日志 DL

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  • 产品优势

    产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。

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  • IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制

    IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数,此时该资产属性引用深度为1,举例:模型A中有属性a,而模型B的分析任务以a为输入参数,则a的引用深度为1,深度限制最大为10。 处理建议 系统

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  • 如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证?

    如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证? 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时,需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证,本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ,即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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  • spark提交服务

    spark提交服务 服务分布: 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 data-spark-submit 10.190.x.x 10.190.x.x /app/dt/data-spark-submit 8087 安装spark提交服务 修改配置文件application-dev

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  • 开发Spark应用

    开发Spark应用 Spark Core程序 Spark SQL程序 Spark Streaming程序 通过JDBC访问Spark SQL的程序 Spark on HBase程序 从HBase读取数据再写入HBase 从Hive读取数据再写入HBase Streaming从Kafka读取数据再写入HBase

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  • Spark Core程序

    Spark Core程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 Python样例代码 父主题: 开发Spark应用

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  • Spark接口介绍

    Spark接口介绍 Spark Java API接口介绍 Spark Scala API接口介绍 Spark Python接口介绍 Spark REST API接口介绍 Spark ThriftServer接口介绍 Spark常用命令介绍 父主题: Spark应用开发常见问题

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  • 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

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  • Spark作业相关

    18 def submit_spark_batch_job(dli_client, batch_queue_name, batch_job_info): try: batch_job = dli_client.submit_spark_batch_job(batch_queue_name

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  • MRS Spark Python

    MRS Spark Python 功能 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark Python作业。 MRS Spark Python算子的具体使用教程,请参见开发一个MRS Spark Python作业。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置MRS

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  • 创建Spark作业

    创建Spark作业 Spark作业编辑页面支持执行Spark作业,为用户提供全托管式的Spark计算服务。 在总览页面,单击Spark作业右上角的“创建作业”,或在Spark作业管理页面,单击右上角的“创建作业”,均可进入Spark作业编辑页面。 进入Spark作业编辑页面,页面

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