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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    示例 常用功能示例代码 示例1: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

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  • 如何采用Java命令提交Spark应用

    户需要在Spark应用之外添加安全认证代码或使用命令行进行认证。由于提供的示例代码默认提供安全认证代码,请在yarn-cluster模式下时,修改对应安全代码后再运行应用。 如果您使用的是普通模式,准备业务应用代码及其相关配置即可。 调用org.apache.spark.launcher

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  • 如何采用Java命令提交Spark应用

    户需要在Spark应用之外添加安全认证代码或使用命令行进行认证。由于提供的示例代码默认提供安全认证代码,请在yarn-cluster模式下时,修改对应安全代码后再运行应用。 如果您使用的是普通模式,准备业务应用代码及其相关配置即可。 调用org.apache.spark.launcher

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  • BulkDelete接口使用

    (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,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

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  • 分布式Scan HBase表

    (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,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

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  • BulkDelete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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  • 配置Spark Executor退出时执行自定义代码

    配置Spark Executor退出时执行自定义代码 本章节仅适用于 MRS 3.2.0及之后版本。 配置场景 通过配置如下参数可以实现Executor退出时执行自定义代码。 配置参数 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 参数 说明 默认值

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  • Spark

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

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  • 如何采用Java命令提交Spark应用

    定义org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类。默认提供了SparkLauncherJavaExample和SparkLauncherScalaExample示例,您需要根据实际业务应用程序修改示例代码中的传入参数。 如果您使用Java语言开

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  • 配置Spark应用安全认证

    未提供Python样例工程的安全认证代码,推荐在运行应用程序命令中设置安全认证参数。 安全认证代码(Java版) 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证。安全登录流程请参见安全认证接口章节。 在Spark样例工程代码中,不同的样例工程,使用的认证代码不同,基本安全认证或带Zo

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  • 配置Spark应用安全认证

    未提供Python样例工程的安全认证代码,推荐在运行应用程序命令中设置安全认证参数。 安全认证代码(Java版) 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证。安全登录流程请参见安全认证接口章节。 在Spark样例工程代码中,不同的样例工程,使用的认证代码不同,基本安全认证或带Zo

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  • BulkGet接口使用

    令均在“$SPARK_HOME”目录执行,Java接口对应的类名前有Java字样,请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式: java/scala 版本(类名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例) bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode

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  • 分布式Scan HBase表

    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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  • 分布式Scan HBase表

    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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  • BulkGet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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  • foreachPartition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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  • BulkGet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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  • 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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