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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    通用型spark云主机配置多少钱 更多内容
  • 准备Spark连接集群配置文件

    ntConfig_ConfigFiles.tar”,继续解压该文件。 进入客户端配置文件解压路径“*\Spark\config”,获取Spark配置文件,并所有的配置文件导入到Spark样例工程的配置文件目录中(通常为“resources”文件夹)。 准备集群认证用户信息时获取的keytab文件也放置于该目录下。

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  • 导入并配置Spark样例工程

    若需要在本地Windows调测Spark样例代码,需参考准备Spark连接集群配置文件获取各样例项目所需的配置文件、认证文件,并手动将配置文件导入到Spark样例工程的配置文件目录中。 安装IntelliJ IDEA和JDK工具后,需要在IntelliJ IDEA中配置JDK。 打开IntelliJ

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  • 导入并配置Spark样例工程

    若需要在本地Windows调测Spark样例代码,需参考准备Spark连接集群配置文件获取各样例项目所需的配置文件,并手动将配置文件导入到Spark样例工程的配置文件目录中。 安装IntelliJ IDEA和JDK工具后,需要在IntelliJ IDEA中配置JDK。 打开IntelliJ

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  • 导入并配置Spark样例工程

    导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程,包含Java样例工程和Scala样例工程等,帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入,直接打开Python文件(*

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  • 导入并配置Spark样例工程

    Scala SparkOnMultiHbaseScalaExample Spark同时访问两个HBase Scala SparkRExample 安装SparkR R SparkOnHudiJavaExample 使用Spark执行Hudi基本操作 Java SparkOnHudiPythonExample

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  • 配置SparkSQL业务用户权限

    配置SparkSQL业务用户权限 操作场景 SparkSQL业务还可能需要关联使用其他组件,例如spark on HBase需要HBase权限。以下介绍SparkSQL关联HBase服务的操作。 前提条件 完成Spark客户端的安装,例如安装目录为“/opt/client”。 获

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  • 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性

    Manager系统,选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”,单击“全部配置”,搜索以下参数。 参数 说明 默认值 spark.sql.adaptive.enabled 配置是否启用自适应执行功能。 注意:AQE特性与DPP(动态分区裁剪)特性同时开启时,SparkSQL任务执行中会优先执

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  • 配置SparkSQL业务用户权限

    配置SparkSQL业务用户权限 操作场景 SparkSQL业务还可能需要关联使用其他组件,例如Spark on HBase需要HBase权限。以下介绍SparkSQL关联HBase服务的操作。 前提条件 完成Spark客户端的安装,例如安装目录为“/opt/client”。 获

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  • 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性

    Manager系统,选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”,单击“全部配置”,搜索以下参数。 参数 说明 默认值 spark.sql.adaptive.enabled 配置是否启用自适应执行功能。 注意:AQE特性与DPP(动态分区裁剪)特性同时开启时,SparkSQL任务执行中会优先执

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  • 资源和成本规划

    )、标签画像服务引擎 E CS 通用型 16C32G 2 异机备份 服务器 ECS 通用型 8C16G 1 备份服务器 工作台 - 通用型 8C32G 1 工作台(windows sever2012系统) ECS 通用型 4C8G 9 备用服务器 ECS 通用型 8C16G 5 应急备用

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  • 配置Spark数据传输加密

    配置Spark数据传输加密 操作场景 本章节指导用户设置Spark安全通道加密,以增强安全性。 该章节仅适用于 MRS 3.x及之后版本。 配置Spark数据传输加密 参数修改入口:登录Manager页面,选择“集群 > 服务 > Spark > 配置”,展开“全部配置”页签,在搜索框中输入相关参数名称。

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  • Spark读写Hudi资源配置建议

    Spark读写Hudi资源配置建议 Spark读写Hudi任务资源配置规则,内存和CPU核心的比例2:1,堆外内存和CPU核心比例0.5:1;即一个核心,需要2G堆内存,0.5G堆外内存 Spark初始化入库场景,由于处理的数据量比较大,上述资源配比需要调整,内存和Core的比例

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  • 导入并配置Spark样例工程

    单击“OK”完成编码配置。 样例代码路径说明 表1 样例代码路径说明 样例代码项目 样例名称 样例语言 SparkJavaExample Spark Core程序 Java SparkScalaExample Spark Core程序 Scala SparkPyhtonExample Spark Core程序

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  • 配置SparkSQL的分块个数

    discarded 例如,SparkSQL运行TPCDS 500G的测试时,使用默认配置出现错误。所以当数据量较大时需要适当的调整该参数。 配置参数 参数入口: 在Manager系统中,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置”,单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。

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  • 安装Spark

    com/dev-container/spark:3.1.3-obs 配置Spark History Server 修改~/spark-obs/conf/spark-defaults.conf文件,开启Spark事件日志记录,并配置OBS桶名称及目录。 cat >> ~/spark-obs/conf/spark-defaults

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  • 准备Spark连接集群配置文件

    ntConfig_ConfigFiles.tar”,继续解压该文件。 进入客户端配置文件解压路径“*\Spark\config”,获取Spark配置文件,并所有的配置文件导入到Spark样例工程的配置文件目录中(通常为“resources”文件夹)。 复制解压目录下的“hosts

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  • 配置Spark通过IAM委托访问OBS

    tables; 图3 Spark2x验证返回已创建的表名 使用“Ctrl + C”退出spark beeline。 集群安装后使用spark sql 使用安装客户端用户登录客户端安装节点。 配置环境变量。 source 客户端安装目录/bigdata_env 修改配置文件: vim 客

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  • Spark SQL常用配置项说明

    Spark SQL常用配置项说明 本章节为您介绍 DLI 批作业SQL语法的常用配置项。 表1 常用配置项 名称 默认值 描述 spark.sql.files.maxRecordsPerFile 0 要写入单个文件的最大记录数。如果该值为零或为负,则没有限制。 spark.sql.shuffle

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  • 配置Spark事件队列大小

    使用,在这边添加一个配置项,用户可以根据Driver的内存大小设置合适的值。 配置描述 参数入口: 在执行应用之前,在Spark服务配置中修改。在Manager系统中,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置”,单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。

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  • 配置Spark事件队列大小

    为了更灵活的使用,在这边添加一个配置项,用户可以根据Driver的内存大小设置合适的值。 配置描述 参数入口: 在执行应用之前,在Spark服务配置中修改。在Manager系统中,选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”,单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。 表1

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  • 配置SparkSQL的分块个数

    discarded 例如,SparkSQL运行TPCDS 500G的测试时,使用默认配置出现错误。所以当数据量较大时需要适当的调整该参数。 配置参数 参数入口: 在Manager系统中,选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”,单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。

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