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 云数据库 更多内容
  • Spark Streaming程序

    Spark Streaming程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发Spark应用

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  • Spark应用调优

    Spark应用调优 Spark Core调优 SQL和DataFrame调优 Spark Streaming调优 Spark CBO调优 父主题: Spark应用开发常见问题

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  • Spark Core调优

    Spark Core调优 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用广播变量 使用External Shuffle Service提升性能 Yarn模式下动态资源调度 配置进程参数 设计DAG 经验总结 父主题: Spark应用调优

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  • Spark CBO调优

    。 操作步骤 Spark CBO的设计思路是,基于表和列的统计信息,对各个操作算子(Operator)产生的中间结果集大小进行估算,最后根据估算的结果来选择最优的执行计划。 设置配置项。 在“spark-defaults.conf”配置文件中增加配置项“spark.sql.cbo

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  • Spark常用API介绍

    Spark常用API介绍 Spark Java API接口介绍 Spark Scala API接口介绍 Spark Python API接口介绍 Spark client CLI介绍 Spark JD BCS erver接口介绍 父主题: Spark应用开发常见问题

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  • 调测Spark应用

    调测Spark应用 在本地Windows环境中调测Spark应用 在Linux环境中调测Spark应用 父主题: Spark2x开发指南(安全模式)

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  • Spark HA方案介绍

    zooKeeperNamespace=sparkthriftserver2x;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark/hadoop.<系统 域名 >@<系统域名>;' 父主题: Spark

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  • Spark开源增强特性

    Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、 数据仓库 等,此时会面临以下困境:数据源种类繁多,数据集结构化混合,相关数据存放分散等,这就导致了跨源复杂查询因传输效率低,耗时长。 当前开源Spark

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  • Spark2x

    Spark2x Spark2x基本原理 Spark2x HA方案介绍 Spark2x与其他组件的关系 Spark2x开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • Spark任务提交失败

    Spark任务提交失败 问题现象 Spark提交任务直接提示无法提交任务。 Spark提示无法获取到yarn的相关jar包。 提示多次提交一个文件。 原因分析 问题1: 最常见的无法提交任务原因是认证失败, 还有可能是参数设置不正确。 问题2: 集群默认会把分析节点的hadoop

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  • Spark作业相关API

    Spark作业相关API 创建批处理作业 查询批处理作业列表 查询批处理作业详情 查询批处理作业状态 取消批处理作业

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  • Spark应用开发规范

    Spark应用开发规范 Spark应用开发规则 Spark应用开发建议

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  • Spark on Hudi开发规范

    Spark on Hudi开发规范 Spark读写Hudi开发规范 Spark读写Hudi资源配置建议 Spark On Hudi性能调优 父主题: Hudi应用开发规范

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  • Spark运维管理

    Spark运维管理 快速配置参数 常用参数 Spark2x日志介绍 调整Spark日志级别 配置WebUI上查看Container日志 获取运行中Spark应用的Container日志 配置Spark Eventlog日志回滚 配置WebUI上显示的Lost Executor信息的个数

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  • Spark运维管理

    Spark运维管理 快速配置Spark参数 Spark常用配置参数 Spark日志介绍 获取运行中Spark应用的Container日志 调整Spark日志级别 配置WebUI上查看Container日志 配置WebUI上显示的Lost Executor信息的个数 配置JobHistory本地磁盘缓存

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  • Spark使用说明

    Spark使用说明 MRS 3.3.0-LTS及之后的版本中,Spark2x服务改名为Spark,服务包含的角色名也有差异,例如JobHistory2x变更为JobHistory。 相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 Spark是一个开源的,并行数据处理框架

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  • 查询Spark作业日志

    设置 DLI 作业桶 查询Spark作业日志 登录DLI管理控制台,单击“作业管理 > Spark作业”。 选择待查询的Spark作业,单击操作列的“更多 > 归档日志”。 系统自动跳转至DLI作业桶日志路径下。 选择需要查看的日期,单击操作列的“下载”下载Spark日志到本地。 图3 下载Spark作业日志

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  • DataArts Studio支持的数据源

    MapReduce服务 (MRS SparkSpark是一个开源的并行数据处理框架,能够帮助用户简单的开发快速、统一的大数据应用,对数据进行协处理、流式处理、交互式分析等等。 Spark提供了一个快速的计算、写入以及交互式查询的框架。相比于Hadoop,Spark拥有明显的性能优势。Spark提供类似SQL的Spark

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  • Standalone模式spark配置

    Standalone模式spark配置 数据工厂应用内配置 图1 计算引擎配置 参数配置中spark.executor.extraClassPath指定spark上需要额外加载的jar包的路径,jar包需要放在spark所在 服务器 上。如果spark是集群环境,则每个节点都需要放入jar包,且路径相同。

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  • Spark应用开发简介

    言进行Spark应用程序开发。 按不同的语言分,Spark的API接口如表1所示。 表1 Spark API接口 功能 说明 Scala API 提供Scala语言的API,Spark Core、SparkSQL和Spark Streaming模块的常用接口请参见Spark Scala

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  • 调测Spark应用

    调测Spark应用 在本地Windows环境中调测Spark应用 在Linux环境中调测Spark应用 父主题: Spark2x开发指南(普通模式)

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