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 使用神经网络 更多内容
  • 使用Hue提交Oozie Spark2x作业

    使用Hue提交Oozie Spark2x作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Spark2x类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“Spark 程序”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“Spark”窗口配置“F

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  • Spark Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS

    委托权限策略。 仅支持Spark3.3.1(Spark通用队列场景)及以上版本使用DEW管理访问凭据,在创建作业时,请配置作业使用Spark3.3.1版本、且已在作业中配置允许 DLI 访问DEW的委托信息。 自定义委托及配置请参考自定义DLI委托权限。 使用该功能,所有涉及OBS的桶,都需要进行配置AKSK。

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  • 使用Spark执行Hudi样例程序(Java)

    args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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  • 使用Spark执行Hudi样例程序(Scala)

    generateInserts(commitTime, 20)) spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2) val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 1))df

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  • 使用Spark执行Hudi样例程序(Java)

    args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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  • 使用Spark执行Hudi样例程序(Scala)

    generateInserts(commitTime, 20)) spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2) val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 1))df

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  • 使用Spark执行Hudi样例程序(Python)

    convertToStringList(dataGen.generateInserts(10)) df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2)) hudi_options = { 'hoodie.table.name':

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  • 使用Spark执行Hudi样例程序(Java)

    args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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  • 使用Hue提交Oozie Spark2x作业

    使用Hue提交Oozie Spark2x作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Spark2x类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“Spark 程序”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“Spark”窗口配置“F

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  • 运行SparkSubmit或Spark作业

    端安装目录}/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_*.jar”(部分版本集群中Spark2x文件夹名称为Spark,请以实际为准)。 可登录客户端节点执行如下命令,将待运行的jar包样例上传至HDFS中,请参考使用HDFS客户端。

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  • 使用Spark执行Hudi样例程序开发思路

    使用Spark执行Hudi样例程序开发思路 场景说明 本章节介绍如何使用Spark操作Hudi执行插入数据、查询数据、更新数据、增量查询、特定时间点查询、删除数据等操作。 详细代码请参考样例代码。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考

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  • Spark SQL程序

    Spark SQL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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  • MRS Spark SQL

    MRS Spark SQL 功能 通过MRS Spark SQL节点实现在MRS中执行预先定义的SparkSQL语句。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置MRS Spark SQL节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 MRS作业名称 否 MRS的作业名称。 如果未

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  • Spark故障排除

    对接OBS场景中,spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 Spark shuffle异常处理 Spark多服务场景下,普通用户无法登录Spark客户端 安装使用集群外客户端时,连接集群端口失败 Datasource Avro格式查询异常 通过Spark-sql

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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OBS

    export PATH=$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$PATH 配置spark。 重命名/opt/spark-2.3.3/conf/spark-env.sh.template为spark-env.sh并增加配置: export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop

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  • 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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  • 【Spark WebUI】使用IE浏览器访问Spark2x WebUI界面失败

    Spark WebUI】使用IE浏览器访问Spark2x WebUI界面失败 用户问题 通过IE浏览器访问Spark的WebUI界面,偶尔出现访问失败情况。 问题现象 访问页面失败,浏览器无法显示此页,如下图所示: 原因分析 部分低版本IE浏览器处理SSL握手有问题导致访问失败。

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  • 使用External Shuffle Service提升Spark Core性能

    > 服务 > Spark2x > 配置”。单击“全部配置”。 选择“SparkResource2x > 默认”,修改以下参数: 表1 参数列表 参数 默认值 修改结果 spark.shuffle.service.enabled false true 重启Spark2x服务,配置生效。

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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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