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大数据平台 更多内容
  • 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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  • 数据平台和可视化服务

    数据平台和可视化服务 创建API 查询API列表 修改API信息 删除API 获取可视化应用列表 屏列表 根据Domain id删除所有Domain数据 状态分布 云服务状态数据块 父主题: API

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  • TOMCAT上部署数据治理平台

    TOMCAT上部署数据治理平台 TOMCAT及JDK版本要求 因jar包中存在module-info.class需升级tomcat版本,tomcat版本需要用9.0.54、8.5.12以上的版本,JDK版本必须1.8。 Windows操作系统 下面讲述的是在Windows环境下安装部署数据治理的整个过程。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • Spark Core数据序列化

    Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 : Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说,具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下,KryoSerializer的性

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  • 使用DIS Spark Streaming下载数据

    使用DIS Spark Streaming下载数据 DIS Spark Streaming概述 准备DIS Spark Streaming的相关环境 自定义SparkStreaming作业 父主题: 使用DIS

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  • Spark Core数据序列化

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  • Spark同步HBase数据到CarbonData(Java)

    Spark同步HBase数据到CarbonData(Java) 以下为Spark同步HBase数据到CarbonData的Java示例。 下面代码片段仅为演示。 具体代码参见:com.huawei.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon。

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  • 使用Spark作业访问DLI元数据

    使用Spark作业访问 DLI 数据 操作场景 DLI支持用户编写代码创建Spark作业来创建数据库、创建DLI表或OBS表和插入表数据等操作。本示例完整的演示通过编写java代码、使用Spark作业创建数据库、创建表和插入表数据的详细操作,帮助您在DLI上进行作业开发。 该功能公

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  • 获取大屏指定组件数据

    获取屏指定组件数据 功能介绍 获取屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 登录平台

    登录平台 主账号 登录 EIHealth 管理控制台。 选择华为账号登录。 图1 主账号登录 子账号 登录EIHealth管理控制台。 选择IAM用户登录。 图2 子账号登录

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  • 平台首页

    平台首页 呈现企业的概述信息,如公司的名称、要开通的差旅业务、差旅申请审批等。管理员可以通过“开始配置——开启因公预订”直接点选想要开通的差旅业务,具体设置方法参考下文。

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  • Spark输入

    map 是 - 数据处理规则 当配置SparkSQL表名不存在时,作业提交失败。 当配置的列名与SparkSQL表列名不匹配时,读取不到数据,导入数据条数会为0。 当字段的值与实际的类型不匹配时,该行数据会成为脏数据。 样例 以SPARK导出到sqlserver2014数据库为例。 在

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  • Spark输出

    Spark输出 概述 “Spark输出”算子,用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储

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  • DLI Spark

    DLI Spark 功能 通过DLI Spark节点执行一个预先定义的Spark作业。 DLI Spark节点的具体使用教程,请参见开发一个DLI Spark作业。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置DLI Spark节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称

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  • 使用Spark

    使用Spark 运行Spark应用时修改split值报错 提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包,作业卡住 提交Spark任务

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  • Spark Core

    Spark Core 日志聚合下,如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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