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到reduce 更多内容
  • 作业管理

    持提交MapReduce 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 Scala API接口介绍

    writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入Kafka。 表5 Spark Streaming增强特性接口 方法 说明 DStreamKafkaWriter.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入Kafka。 DStreamKafkaWriter

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  • Spark scala API接口介绍

    writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入Kafka。 表5 Spark Streaming增强特性接口 方法 说明 DStreamKafkaWriter.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入Kafka。 DStreamKafkaWriter

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  • Spark如何将数据写入到DLI表中

    Spark如何将数据写入 DLI 表中 使用Spark将数据写入DLI表中,主要设置如下参数: fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下: import logging from operator

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  • Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路

    Spark同步HBase数据CarbonData开发思路 场景说明 数据实时写入HBase,用于点查业务,数据每隔一段时间批量同步CarbonData表中,用于分析型查询业务。 运行前置操作 安全模式下该样例代码需要读取两个文件(user.keytab、krb5.conf)。user

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  • 从MRS导入数据概述

    拟专用网络(VPN)”打通网络,请参见对应服务的用户指南。 从MRS导入数据集群的流程 MRS集群上的数据准备 (可选)手动创建外部 服务器 创建外表 执行数据导入 清除资源 父主题: 从MRS导入数据集群

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  • 开发一个MRS Spark Python作业

    创建一个数据开发模块空作业,作业名称为“job_MRS_Spark_Python”。 图2 新建作业 进入作业开发页面,拖动“MRS Spark Python”节点画布中并单击,配置节点的属性。 图3 配置MRS Spark Python节点属性 参数设置说明: --master

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  • Spark应用开发简介

    算子,而是指同步多个并行任务的barrier):把计算fork每个分区,算完后join,然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译物理实现,是很不经济的:一是每一个RDD(即使是中间结果)都需要物化内存或存储中,费时费空间;二是join作为全局的barrier,

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  • 导入并配置Oozie样例工程

    OozieMapReduceExcample样例工程,执行5。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程,请参考使用Oozie调度Spark访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oozie的example文件HDFS。

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  • Spark应用开发简介

    算子,而是指同步多个并行任务的barrier):把计算fork每个分区,算完后join,然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译物理实现,是很不经济的:一是每一个RDD(即使是中间结果)都需要物化内存或存储中,费时费空间;二是join作为全局的barrier,

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  • Spark应用开发简介

    算子,而是指同步多个并行任务的barrier):把计算fork每个分区,算完后join,然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译物理实现,是很不经济的:一是每一个RDD(即使是中间结果)都需要物化内存或存储中,费时费空间;二是join作为全局的barrier,

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  • Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路

    Spark同步HBase数据CarbonData开发思路 场景说明 数据实时写入HBase,用于点查业务,数据每隔一段时间批量同步CarbonData表中,用于分析型查询业务。 数据规划 运行样例程序前,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark

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  • Spark2x基本原理

    算子,而是指同步多个并行任务的barrier):把计算fork每个分区,算完后join,然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译物理实现,是很不经济的:一是每一个RDD(即使是中间结果)都需要物化内存或存储中,费时费空间;二是join作为全局的barrier,

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  • Spark Python API接口介绍

    printSchema() 打印schema信息控制台。 registerTempTable(name) 将DataFrame注册为一张临时表,命名为name,其周期和SQLContext绑定在一起。 toDF() 返回一个列重命名的DataFrame。 父主题: Spark常用API介绍

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  • Spark Python API接口介绍

    printSchema() 打印schema信息控制台。 registerTempTable(name) 将DataFrame注册为一张临时表,命名为name,其周期和SQLContext绑定在一起。 toDF() 返回一个列重命名的DataFrame。 父主题: Spark常用API介绍

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    未开启Kerberos认证集群的样例工程目录为“spark-examples/sparknormal-examples”。 SparkHbasetoCarbonJavaExample Spark同步HBase数据CarbonData的Java示例程序。 本示例工程中,应用将数据实时写入HBase,用于点查

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  • Streaming任务打印两次相同DAG日志

    Streaming任务打印两次相同DAG日志 问题 在使用Spark Streaming时,使用以下命令运行程序: spark-submit -master yarn-client --conf spark.logLineage=true --jars $SPARK_HOME/jars/streami

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  • 查看Spark任务日志失败

    用户名/logs)。 日志已被清理(spark的JobHistory默认存放7天的eventLog,配置项为spark.history.fs.cleaner.maxAge;MapReduce默认存放15天的任务日志,配置项为mapreduce.jobhistory.max-age-ms)。

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  • Spark应用开发建议

    RDD共享变量 在应用开发中,一个函数被传递给Spark操作(例如map和reduce),在一个远程集群上运行,它实际上操作的是这个函数用到的所有变量的独立复制。这些变量会被复制每一台机器。通常看来,在任务之间中,读写共享变量显然不够高效。Spark为两种常见的使用模式,提供了两种有限的共享变量:广播变量、累加器。

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  • 导入并配置Oozie样例工程

    OozieMapReduceExcample样例工程,执行5。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程,请参考使用Oozie调度Spark2x访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oozie的example文件HDFS。

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  • Streaming任务打印两次相同DAG日志

    Streaming任务打印两次相同DAG日志 问题 在使用Spark Streaming时,使用以下命令运行程序: spark-submit -master yarn-client --conf spark.logLineage=true --jars $SPARK_HOME/jars/streami

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