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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    入门级spark服务器多少钱 更多内容
  • 方案概述

    应用场景 该解决方案基于华为云弹性云服务器 ECS,帮助您快速搭建跨境电商店铺管理环境。提供入门级、标准级、增强级三个规格:入门级,搭配1U1G云服务器+1Mbit带宽;标准级,搭配1U2G云服务器+2Mbit带宽;增强级,搭配2U4G云服务器+5Mbit带宽。适用于跨境电商卖家如下场景:

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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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  • 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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  • 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: 开发程序

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  • Spark on HBase程序

    Spark on HBase程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartitions接口使用

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  • Spark Core程序

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  • Spark Core程序

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  • Spark SQL程序

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  • Spark on HBase程序

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  • Spark on HBase程序

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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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  • 华为云开发者认证类别介绍

    以及对数仓相关领域人员进行技能提升。 华为云欧拉操作系统入门级开发者认证(HCCDA - Huawei Cloud EulerOS):面向云计算初学者,培训与认证华为云欧拉操作系统的理论知识和实操能力。 GaussDB入门级开发者认证-Java(HCCDA – GaussDB in

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  • Spark Core调优

    Spark Core调优 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用广播变量 Yarn模式下动态资源调度 配置进程参数 设计DAG 经验总结 父主题: Spark2x性能调优

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  • Spark SQL join优化

    配置为-1时,将不进行广播。 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/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 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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  • 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 on OBS调优

    Spark on OBS调优 配置场景 Spark on OBS在小批量频繁请求OBS的场景下,可以通过关闭OBS监控提升性能。 配置描述 在Spark客户端的“core-site.xml”配置文件中修改配置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 fs.obs.metrics.switch

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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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  • 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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