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
  • Spark SQL join优化

    e>根据场景而定,但要求该值至少比其中一个表spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold = <size> 利用Hive CLI命令,设置阈值。在运行Join操作时,提前运行下面语句 SET spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=<size>

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 配置SparkSQL的分块个数

    配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别的场景下,使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G,该数据块在被fetch的时候还会报类似错误: Adjusted

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  • 大屏数据处理应用模板

    具体操作请参见如何控制接口访问权限。 数据处理应用模板服务集成示例: 如何使用资产 以在屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署数据处理应用模板资产到对应的开发环境。 相关操作请参见如何订购&部署资产。 在开发环境首页,如图1所示,单击“项目”页签,单击“业务屏”。 图1 进入业务屏 如图

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  • 大版本升级

    版本升级 使用须知 目前DDS不支持直接通过控制台进行版本升级。如您需要可以通过数据复制服务进行迁移。 例如:使用数据复制服务将DDS 3.4版本迁移到DDS 4.0版本,可以实现应用不停服的情况下,平滑完成数据库的迁移工作。 限制条件 通过数据复制服务进行迁移,需要提前准备好待迁移到的高版本数据库实例。

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  • 创建大屏

    步骤3:保存或保存并发布屏 完成大屏字段和样式配置并单击“更新”后,单击屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存:保存屏之后,在屏页面屏不具有查看屏功能。 在保存的页面输入屏的名称。 图9 保存并发布 收藏:收藏屏后,可在产品首页“我的收藏”快速找到屏。 保存并发

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  • 大对象类型

    对象类型 概述 BLOB是一个二进制对象,可以容纳可变数量的数据。这四个BLOB 类型是TINYBLOB,BLOB, MEDIUMBLOB和LONGBLOB。这些不同之处仅在于各自可以容纳的值的最大长度不同。DSC工具支持以下列出类型转换。 BLOB类型可以存储图片,列存储不支持BLOB。

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  • 大屏Demo

    屏Demo 描述 屏Demo,开箱即用的屏样例,需要配合应用资产中“数据处理应用模板”一起使用。 开放能力 屏Demo为模板资产,订购后下载到本地,通过导入的方式上传到“业务屏”下使用。 屏Demo提供了指挥看板页面,如图1所示。 图1 指挥看板页面 如何使用资产

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  • 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据

    运行该作业即可。 后续指引 如果您想通过Spark Jar作业访问其他数据源,请参考《使用Spark作业跨源访问数据源》。 如果您想通过Spark Jar作业在DLI创建数据库和表,请参考《使用Spark作业访问DLI元数据》。 完整样例代码参考 认证用的access.key和secret

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  • 使用Spark作业跨源访问数据源

    使用Spark作业跨源访问数据源 概述 对接 CSS 对接DWS 对接HBase 对接OpenTSDB 对接RDS 对接Redis 对接Mongo 父主题: Spark Jar作业开发指南

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  • 可视大屏

    可视屏 单击主菜单的“可视化”,默认进入“运营屏”页面。 选择屏单击进入,根据屏所展示的状态与数据进行决策。 屏详细内容请参见运营屏。 父主题: 屏可视

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  • 测试大屏

    单击“登录”,进入沙箱环境,如图8所示。 图8 沙箱环境 部署屏到沙箱环境 示例中以导入方式为例,部署屏应用到沙箱环境,以便于测试该屏。 登录沙箱环境,如图9所示,单击“DMAX”,进入业务屏。 图9 进入业务屏 如图10所示,单击“导入项目包”。 图10 导入项目包 选择导出的本地项目包。

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  • 配置SparkSQL的分块个数

    配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别的场景下,使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G,该数据块在被fetch的时候还会报类似错误: Adjusted

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  • 搭建某商品销售数据的大屏

    搭建某商品销售数据屏 应用场景 数据屏是面向企业数据消费者,将可视化和场景叙事技术结合,运行在智能设备上,非接触式连接的酷炫屏,满足业务监控数字屏、项目会议演示屏,以及对外媒体屏等场景,从而推动企业数据群体消费。 数据屏常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待,是DataArts

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  • 如何使用PySpark连接MRS Spark?

    如何使用PySpark连接 MRS Spark? 问: 如何在E CS 服务器上用PySpark连接内网开启Kerberos认证的MRS Spark集群? 答: 将Spark的“spark-defaults.conf”文件中“spark.yarn.security.credentials

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  • 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能

    优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下,会存在关联键严重倾斜的情况,导致Hash分桶后,部分桶中的数据远高于其它分桶。最终导致部分Task过重,跑得很慢;其它Task过轻,跑得很快。一方面,数据量大Task运行慢,使得计算性

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  • Spark同步HBase数据到CarbonData样例程序

    Spark同步HBase数据到CarbonData样例程序 Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 Spark同步HBase数据到CarbonData(Java) 父主题: 开发Spark应用

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