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之SparkSQL 更多内容
  • Spark SQL样例程序(Python)

    from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext def contains(str1, substr1): if substr1 in str1: return

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  • MetaStore动态分区数超出阈值导致SQL报错

    partitions = XXX;命令调大“hive.exec.max.dynamic.partitions”参数值。 SparkSQL中需要设置“spark.hadoop.hive.exec.max.dynamic.partitions”参数。 父主题: 使用Hive

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  • Spark JDBCServer接口介绍

    er来访问SparkSQL的数据。JD BCS erver在启动的时候,会启动一个sparkSQL的应用程序,而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源,也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDB CS erver启动时还会开启一个侦听器,等待JDBC客户端

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  • 作业管理

    educe Jar程序。 Spark:基于内存进行计算的分布式计算框架, MRS 支持提交SparkSubmit、Spark Script和Spark SQL作业。 SparkSubmit:提交Spark Jar和Spark Python程序,运行Spark Application计算和处理用户数据。

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  • Spark JDBCServer接口介绍

    er来访问SparkSQL的数据。JDBCServer在启动的时候,会启动一个sparkSQL的应用程序,而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源,也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器,等待JDBC客户端

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  • Spark SQL样例程序开发思路

    r包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录(例如“ /opt/female/” )下。 运行任务 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类

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  • Spark SQL企业级能力增强

    Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置SparkSQL的分块个数 父主题: 使用Spark2x(MRS 3.x及之后版本)

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  • Spark JDBCServer接口介绍

    er来访问SparkSQL的数据。JDBCServer在启动的时候,会启动一个sparkSQL的应用程序,而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源,也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器,等待JDBC客户端

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  • Spark SQL性能调优

    Spark SQL性能调优 Spark SQL join优化 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 优化小文件场景下的Spark SQL性能 Spark INSERT SELECT语句调优 配置多并发客户端连接JDBCServer 配置SparkSQL的分块个数 Spark动态分区插入场景内存优化

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  • Spark ThriftServer接口介绍

    riftServer来访问SparkSQL的数据。ThriftServer在启动的时候,会启动一个SparkSQL的应用程序,而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源,也就是说不同的用户之间可以共享数据。ThriftServer启动时还会开启一个侦

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  • Spark SQL样例程序开发思路

    成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“ /opt/female/” )下。 运行任务 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类

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  • 查询脚本列表

    脚本类型,包含: FlinkSQL DLI SQL SparkSQL HiveSQL DWSSQL RDSSQL Shell PRESTO ClickHouseSQL HetuEngineSQL PYTHON ImpalaSQL SparkPython content 是 String

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  • Spark客户端和服务端权限参数配置说明

    proxyuser.spark.hosts 允许Spark用户伪装成来自哪些host的用户,需设为“*”,代表所有节点。 - hadoop.proxyuser.spark.groups 允许Spark用户伪装成哪些用户组的用户,需设为“*”,代表所有用户组。 - 父主题: Spark用户权限管理

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  • SET/RESET

    指定是否开启bulk insert写入。 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet sparksql把parquet表转化为datasource表进行读取。当hudi的provider为hive的情况下,使用sparksqlsparkbeeline进行读取,需要将该参数设置为false。

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  • Spark JDBCServer接口介绍

    er来访问SparkSQL的数据。JDBCServer在启动的时候,会启动一个sparkSQL的应用程序,而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源,也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器,等待JDBC客户端

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  • 查询脚本信息

    "connectionName":"mrs_spark", "content":"SELECT 1;", "database":"aaa", "description":"", "directory":"/", "name":"mrs_spark_sql", "type":"SparkSQL" } 失败响应

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  • 运行MRS作业

    运行MRS作业 运行MapReduce作业 运行SparkSubmit作业 运行HiveSql作业 运行SparkSql作业 运行Flink作业 运行HadoopStream作业 父主题: 提交MRS作业

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  • Spark客户端和服务端权限参数配置说明

    proxyuser.spark.hosts 允许Spark用户伪装成来自哪些host的用户,需设为“*”,代表所有节点。 - hadoop.proxyuser.spark.groups 允许Spark用户伪装成哪些用户组的用户,需设为“*”,代表所有用户组。 - 父主题: Spark用户权限管理

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  • Spark2x样例工程介绍

    本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkRExample示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 sparksecurity-examples/SparkPythonExample sparksecurity-examples/SparkRExample sparksecurity-e

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  • 视频帮助

    MapReduce服务 MRS 使用java命令提交spark任务样例 21:22 使用java命令提交spark任务样例 MapReduce服务 MRS Spark读写HBase样例 21:23 Spark读写HBase样例 MapReduce服务 MRS Spark读取Hive写入HBase样例 23:41

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  • 读取Hudi cow表视图

    cow表视图 实时视图读取(Hive,SparkSQL为例):直接读取Hive里面存储的Hudi表即可,${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取(Spark dataSource API为例):和读普通的dataSource表类似。

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