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 神经网络实例 更多内容
  • 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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  • 实例类型

    用于解决单个 云服务器 实例挂载的弹性网卡超出上限,不满足用户使用需要的问题。 详细内容,请参见辅助弹性网卡。 独享型实例和共享型实例 表6 独享型实例和共享型实例的区别 维度 独享型实例 共享型实例 CPU分配策略 当前实例独享CPU,实例间无CPU资源争抢。 多实例共享CPU,实例间可能出现CPU资源争抢。

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  • Spark应用开发规则

    org.apache.spark.SparkContext // RDD操作时引入的类。 import org.apache.spark.SparkContext._ // 创建SparkConf时引入的类。 import org.apache.spark.SparkConf 分布式模

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  • Spark应用开发建议

    在对性能要求比较高的场景下,可以使用Kryo优化序列化性能 Spark提供了两种序列化实现: org.apache.spark.serializer.KryoSerializer:性能好,兼容性差 org.apache.spark.serializer.JavaSerializer:性能一般,兼容性好

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  • Spark应用开发简介

    荐用户使用Scala语言进行Spark应用程序开发。 按不同的语言分类,Spark的API接口如表1所示。 表1 Spark API接口 接口类型 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

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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 JD BCS erver接口介绍 父主题: Spark应用开发常见问题

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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(普通模式)

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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 Python接口介绍

    Spark Python接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: pyspark.SparkContext:是Spark的对外接口。负责向调用该类

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  • Spark应用开发概述

    Spark应用开发概述 Spark应用开发简介 Spark应用开发常用概念 Spark应用开发流程介绍 父主题: Spark开发指南

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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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  • 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 JDBCServer接口介绍 父主题: Spark应用开发常见问题

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  • Spark2x

    Spark2x Spark2x jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的spark包运行样例代码,但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能互相序列化ID不一样,建议使用集群自带jar包。

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  • Spark作业相关问题

    Spark作业相关问题 使用咨询 作业开发 作业运维报错 运维指导

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  • Spark用户权限管理

    Spark用户权限管理 SparkSQL用户权限介绍 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Spark Web UI ACL Spark客户端和服务端权限参数配置说明 父主题: 使用Spark/Spark2x

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  • Spark shuffle异常处理

    false”,并重启对应的实例。 客户端作业: 客户端应用在提交应用的时候,修改spark-defaults.conf配置文件的“spark.authenticate.enableSaslEncryption”值为“false”。 父主题: Spark2x常见问题

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  • Spark SQL join优化

    表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site.xml”中,查看Hive的数据库路径的配置,默认为“/user/hive/warehouse”。Spark服务实例默认数据库路径为“/user/hive/warehouse”,例如“/user/hive1/warehouse”。

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  • Spark性能优化

    Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下,数据处理过程中的数据可以存储在内存中,提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储,使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去

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  • 配置Spark SQL防御

    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。 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”。 Spark服务运行状态正常。 在租户资源中

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