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网络通信组件 更多内容
  • Spark与其他组件的关系

    Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 分解来看,Spark分成控制端(D

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  • 优化Flink Netty网络通信参数

    优化Flink Netty网络通信参数 操作场景 Flink通信主要依赖netty网络,所以在Flink应用执行过程中,netty的设置尤为重要,网络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml

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  • DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别?

    DLI 中的Spark组件 MRS 中的Spark组件有什么区别? DLI和MRS都支持Spark组件,但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务,用户对Spark组件不感知,仅仅可以使用该服务,且接口为封装式接口。 DLI的

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  • 配置开源Spark组件对接LakeFormation

    配置开源Spark组件对接LakeFormation 环境准备 配置Spark对接LakeFormation 对接后二次开发

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  • Spark2x与其他组件的关系

    Spark2x与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 分解来看,Spark分成控制端

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  • 优化Flink Netty网络通信参数

    优化Flink Netty网络通信参数 操作场景 Flink通信主要依赖netty网络,所以在Flink应用执行过程中,netty的设置尤为重要,网络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml

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  • Spark2x如何访问外部集群组件

    Spark2x如何访问外部集群组件 问题 存在两个集群:cluster1 和cluster2,如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问,但是存在以下限制: 仅允许访问一个Hive

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  • Spark2x如何访问外部集群组件

    Spark2x如何访问外部集群组件 问题 存在两个集群:cluster1和cluster2,如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问,但是存在以下限制: 仅允许访问一个Hive

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  • 组件

    组件 组件承载着编辑器的核心功能,通过对组件的数据绑定、样式设置或交互动作,最终完成大屏的多样化设计和功能需求开发。 基础组件 文字 应用示例:使用文字组件设置页面标题。 图1 文字-1 添加组件:在左侧组件列表中,找到“文字”组件,将该组件拖到画布中。 图2 文字-2 配置样式

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  • 组件

    组件 创建组件 获取组件列表 获取组件详情 更新组件 删除组件 创建、生效配置并部署组件 操作组件 获取组件快照列表 获取组件实例列表 父主题: CAE API

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  • 组件

    组件 应用中创建组件 获取应用所有组件 获取所有组件 根据组件ID修改组件信息 根据组件ID删除组件 根据组件ID获取组件信息 根据组件ID下发组件任务 根据组件ID获取记录 根据组件ID刷新组件信息 获取组件相关配置信息 父主题: 应用管理API(v3版本)

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  • 组件

    组件 应用中创建组件 获取应用所有组件 根据组件ID修改组件信息 根据组件ID删除组件 根据组件ID获取组件信息 父主题: 应用管理(v2版本)

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  • Spark

    Spark Spark 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导致互相序列化ID不一样,因此建议使用集群自带jar包。

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  • 根据组件ID删除组件

    根据组件ID删除组件 功能介绍 此API通过组件ID删除组件。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI DELETE /v3/{project_id}/cas/applications/{application_id}/components/{component_id}

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  • 根据组件ID删除组件

    根据组件ID删除组件 功能介绍 此API通过组件ID删除组件。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI DELETE /v2/{project_id}/cas/applications/{application_id}/components/{component_id}

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  • CCE集群实现访问跨VPC网络通信

    CCE集群实现访问跨VPC网络通信 使用场景 由于不同VPC之间网络不通,CCE集群无法跨VPC进行网络通信,您可以通过对等连接连通两个不同网段的VPC,实现本VPC下的集群访问另一个VPC下的集群或其他服务。 图1 网络示意 为实现跨VPC访问,不同网络模型的集群需要打通的网段不同。假设集群本端VPC网段为172

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  • Spark

    Spark Spark基本原理 Spark HA方案介绍 Spark与其他组件的关系 Spark开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • 关注组件/取消关注组件

    关注组件/取消关注组件 功能介绍 关注组件/取消关注组件 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /cloudartifact/v5/attention 请求参数 表1 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 attention 是 String 关注/取消关注

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  • 根据组件ID获取组件信息

    根据组件ID获取组件信息 功能介绍 通过组件ID获取组件信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2/{project_id}/cas/applications/{application_id}/components/{component_id}

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  • 根据组件ID下发组件任务

    根据组件ID下发组件任务 功能介绍 通过组件ID下发组件任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v3/{project_id}/cas/applications/{application_id}/components/{component_id}/action

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  • 管理组件

    管理组件 组件概述 添加组件 上传自定义组件 锁定组件 隐藏组件 重命名组件 拷贝组件 删除组件 设置组件数据 设置组件事件交互 设置组件链接交互实现下钻功能 设置URL参数交互 使用数据转换器

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