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 更多内容
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  • Spark表数据维护规范

    type'='xx'); Hive/Presto等引擎可以直接修改表属性,但是这种修改会导致整个Hudi表出现数据重复,甚至数据损坏;因此禁止修改上述属性。 父主题: Spark读写Hudi开发规范

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    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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  • 快速搭建数据大屏

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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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  • 使用Spark SQL作业分析OBS数据

    使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI 支持将数据存储到OBS上,后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括:创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已

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    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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  • 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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