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 client模式 不submit任务 更多内容
  • 流式写入Hudi表

    --conf spark.kryoserializer.buffer.max=128m --driver-class-path /opt/client/Hudi/hudi/conf:/opt/client/Hudi/hudi/lib/*:/opt/client/Spark2x/spa

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  • mapPartitions接口使用

    本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true

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  • BulkLoad接口使用

    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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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  • BulkLoad接口使用

    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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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  • foreachPartition接口使用

    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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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  • mapPartitions接口使用

    本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true

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  • Spark SQL样例程序开发思路

    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(类名与文件

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  • Spark SQL样例程序开发思路

    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(类名与文件

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Java)

    se”)。 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(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例): 运行Java或Scala样例代码 bin/spark-submit --conf spark.yarn.user

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  • 运行SparkSubmit作业

    /opt/Bigdata/client source bigdata_env cd $SPARK_HOME 执行以下命令提交Spark作业。 ./bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --conf spark.yarn.principal= MRS Test

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  • Spark Core样例程序开发思路

    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(类名与文件

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  • Spark Core样例程序开发思路

    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(类名与文件

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  • 使用Spark on CCE

    使用Spark on CCE 使用Spark的Kubernetes调度程序spark-submit,可以将Spark应用程序提交到Kubernetes集群中运行,详情请参见在Kubernetes上运行Spark。使用spark-submit提交Spark应用程序的工作原理如下:

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  • Yarn-client模式提交Spark任务时ApplicationMaster尝试启动两次失败

    Yarn-client模式提交Spark任务时ApplicationMaster尝试启动两次失败 问题背景与现象 Yarn-client模式提交任务AppMaster尝试启动两次失败。 原因分析 Driver端异常: 16/05/11 18:10:56 INFO Client: client

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  • BulkPut接口使用

    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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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  • mapPartition接口使用

    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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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  • Spark与其他组件的关系

    ent端启动。yarn-client模式下,兼容老版本的客户端。推荐使用yarn-cluster模式。 客户端向ResourceManager发送Spark应用提交请求,ResourceManager为其返回应答,该应答中包含多种信息(如ApplicationId、可用资源使用

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  • Oozie客户端配置说明

    Spark2x环境配置(如果涉及spark2x任务,可以跳过此步骤): hdfs dfs -put /opt/client/Spark2x/spark/jars/*.jar /user/oozie/share/lib/spark2x/ 当HDFS目录“/user/oozie/share”中的Jar包发生变化时,需要重启Oozie服务。

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  • Oozie客户端配置说明

    spark2x环境配置(如果涉及spark2x任务,可以跳过此步骤): hdfs dfs -put /opt/client/Spark2x/spark/jars/*.jar /user/oozie/share/lib/spark2x/ 当HDFS目录“/user/oozie/share”中的Jar包发生变化时,需要重启Oozie服务。

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  • BulkPut接口使用

    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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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  • mapPartition接口使用

    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“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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