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 提交应用 更多内容
  • Spark应用开发流程介绍

    Spark应用开发流程介绍 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件,其应用开发流程相同。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念

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  • Spark应用开发流程介绍

    Spark应用开发流程介绍 Spark应用程序开发流程 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件,其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明

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  • Spark应用开发流程介绍

    Spark应用开发流程介绍 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件,其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档

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  • Spark应用开发流程介绍

    Spark应用开发流程介绍 Spark应用程序开发流程 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件,其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明

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  • 配置Spark应用安全认证

    配置Spark应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单的互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 用户在开发Spark应用程序时,某些场景下,需要Spark与Hadoop、HBase等之间进行通信。那么Spark应用程序中需要写入

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  • 配置Spark应用安全认证

    配置Spark应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单的互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 用户在开发Spark应用程序时,某些场景下,需要Spark与Hadoop、HBase等之间进行通信。那么Spark应用程序中需要写入

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  • 准备Spark应用开发用户

    准备Spark应用开发用户 前提条件 MRS 服务集群开启了Kerberos认证,没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作场景 开发用户用于运行样例工程。用户需要有HDFS、YARN和Hive权限,才能运行Spark样例工程。 操作步骤 登录MRS Manager,请参考登录MRS

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  • 配置Spark应用安全认证

    Hadoop、HBase等之间进行通信。那么Spark应用程序中需要写入安全认证代码,确保Spark程序能够正常运行。 安全认证有三种方式: 命令认证: 提交Spark应用程序运行前,或者在使用CLI连接SparkSQL前,在Spark客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户

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  • Spark应用开发流程介绍

    Spark应用开发流程介绍 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件,其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档

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  • 使用Hue提交Oozie Spark2x作业

    使用Hue提交Oozie Spark2x作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Spark2x类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“Spark 程序”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“Spark”窗口配置“F

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  • 提交

    提交 当您对代码进行一些更改时,您需要将它们提交到本地项目存储库,然后将它们推送到远程存储库,以便团队成员可以使用。 在提交之前,请确保您的Git配置中设置了用户名和/或电子邮件。否则,Git将使用本地计算机上的信息。您可以在Git提交信息中找到详细信息。 通过将更改添加到暂存区

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  • 使用Hue提交Oozie Spark2x作业

    使用Hue提交Oozie Spark2x作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Spark2x类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“Spark 程序”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“Spark”窗口配置“F

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  • MRS集群支持提交哪些形式的Spark作业?

    MRS集群支持提交哪些形式的Spark作业? 问: MRS集群支持提交哪些形式的Spark作业? 答: 当前在MRS页面,集群支持提交SparkSpark Script和Spark SQL形式的Spark作业。 父主题: 作业开发类

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  • Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效

    Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效,在使用yarn-client模式提交时生效,如图1所示,第一个应用是使用yarn-client模式提交的,正确显示代码里设置的应用Spark P

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  • Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效

    Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效,在使用yarn-client模式提交时生效,如图1所示,第一个应用是使用yarn-client模式提交的,正确显示代码里设置的应用Spark P

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  • Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效

    Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效,在使用yarn-client模式提交时生效,如图1所示,第一个应用是使用yarn-client模式提交的,正确显示代码里设置的应用Spark P

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  • Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效

    Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效,在使用yarn-client模式提交时生效,如图1所示,第一个应用是使用yarn-client模式提交的,正确显示代码里设置的应用Spark P

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  • Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效

    Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效,在使用yarn-client模式提交时生效,如图1所示,第一个应用是使用yarn-client模式提交的,正确显示代码里设置的应用Spark P

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  • Spark应用开发常用概念

    --class:Spark应用的类名。 --master:Spark用于所连接的master,如yarn-client,yarn-cluster等。 application-jar:Spark应用的jar包的路径。 application-arguments:提交Spark应用的所需要的参数(可以为空)。

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  • 准备Spark应用开发环境

    准备Spark应用开发环境 Spark应用开发环境简介 准备Spark应用开发用户 准备Spark应用Java开发环境 准备Spark应用Scala开发环境 准备Spark应用Python开发环境 准备Spark应用运行环境 导入并配置Spark样例工程 新建Spark应用开发工程(可选)

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  • 准备Spark应用运行环境

    准备Spark应用运行环境 操作场景 Spark的运行环境(即客户端)只能部署在Linux环境下。您可以执行如下操作完成运行环境准备。 准备运行调测环境 在 弹性云服务器 管理控制台,申请一个新的弹性 云服务器 ,用于应用开发运行调测。 弹性云 服务器 的安全组需要和MRS集群Master节点的安全组相同。

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