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的driver内存 更多内容
  • ALM-43021 IndexServer2x进程直接内存使用超出阈值

    服务名 产生告警服务名称。 角色名 产生告警角色名称。 主机名 产生告警主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义告警设置条件。 对系统影响 IndexServer2x进程直接内存使用率过高,会影响IndexServer2x进程运行性能,甚至造

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  • ALM-43019 IndexServer2x进程堆内存使用超出阈值

    产生告警的服务名称。 角色名 产生告警角色名称。 主机名 产生告警主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义告警设置条件。 对系统影响 IndexServer2x进程堆内存使用率过高,会影响IndexServer2x进程运行性能,甚至造成内存溢出导致Index

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  • 为什么Driver进程不能退出

    applicationID命令后Spark只会停掉任务对应SparkContext,而不是退出当前进程。如果当前进程中存在其他常驻线程(类似spark-shell需要不断检测命令输入,Spark Streaming不断在从数据源读取数据),SparkContext被停止并不会终止整个进程。 如

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  • pyspark样例代码

    ,页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功,可以在Spark作业管理页面查看提交作业状态和日志。 创建Spark作业时选择“所属队列”为创建跨源连接时所绑定队列。 如果选择spark版本为2.3.2(即将下线)或2.4.5提交作业时,需要指定Module模块,名称为:sys

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  • ALM-43010 JDBCServer2x进程堆内存使用超出阈值

    产生告警的服务名称。 角色名 产生告警角色名称。 主机名 产生告警主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义告警设置条件。 对系统影响 JD BCS erver2x进程堆内存使用率过高,会影响JDB CS erver2x进程运行性能,甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用,Spark

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  • Spark on Yarn的client模式下spark-submit提交任务出现FileNotFoundException异常

    注:下面所说$SPAKR_HOME默认是/opt/client/Spark/spark 解决方案1:手动切换日志配置文件。修改文件$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf中spark.driver.extraJavaOptions配置项-Dlog4j

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  • java.sql.Driver

    java.sql.Driver java.sql.Driver是数据库驱动接口。 表1 对java.sql.Driver支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC4 acceptsURL(String url) Boolean Yes connect(String url, Properties

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  • Spark与其他组件的关系

    Executor执行这些Task,将具体RDD数据写入到步骤1创建目录下。 Spark和YARN关系 Spark计算调度方式,可以通过YARN模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富计算资源,将任务分布式运行起来。Spark on YARN分两种模式:YARN Cluster和YARN

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  • 配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量

    配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下环境变量 配置场景 当前,在YARN-Client和YARN-Cluster模式下,两种模式客户端存在冲突配置,即当客户端为一种模式配置时,会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况,添加表1中配置项,避免两种模式下来回切换参数,提升软件易用性。

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  • 配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量

    配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下环境变量 配置场景 当前,在YARN-Client和YARN-Cluster模式下,两种模式客户端存在冲突配置,即当客户端为一种模式配置时,会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况,添加表1中配置项,避免两种模式下来回切换参数,提升软件易用性。

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  • 为什么Driver进程不能退出

    applicationID命令后Spark只会停掉任务对应SparkContext,而不是退出当前进程。如果当前进程中存在其他常驻线程(类似spark-shell需要不断检测命令输入,Spark Streaming不断在从数据源读取数据),SparkContext被停止并不会终止整个进程。 如

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  • ALM-43013 JDBCServer GC 时间超出阈值(2.x及以前版本)

    ServiceName 产生告警服务名称。 RoleName 产生告警角色名称。 HostName 产生告警主机名。 对系统影响 GC时间超出阈值,会影响JDBCServer进程运行性能,甚至造成JDBCServer进程不可用。 可能原因 该节点JDBCServer进程堆内存使用率过大,或配置的堆内存不合理,导致进程GC频繁。

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  • Spark2x与其他组件的关系

    Driver创建要写入文件目录。 根据RDD分区分块情况,计算出写数据Task数,并下发这些任务到Executor。 Executor执行这些Task,将具体RDD数据写入到步骤1创建目录下。 Spark和YARN关系 Spark计算调度方式,可以通过YARN模式实现。Spark共享Y

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  • Spark jar 如何读取上传文件

    Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来文件本地路径,即:SparkFiles.get("上传文件名")。 Driver文件路径与Executor中获取路径位置是不一致,所以不能将Driver中获取到

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  • 使用Hash shuffle出现任务失败

    e个数)任务,运行日志中出现大量消息发送失败和Executor心跳超时,从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle,在shuffle过程中写数据时不做排序操作,只是将数据根据Hash结果,将各个reduce分区数据写到各自磁盘文件中。 这样带来问题是如果

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  • 使用Hash shuffle出现任务失败

    e个数)任务,运行日志中出现大量消息发送失败和Executor心跳超时,从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle,在shuffle过程中写数据时不做排序操作,只是将数据根据Hash结果,将各个reduce分区数据写到各自磁盘文件中。 这样带来问题是如果

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  • java.sql.Driver

    java.sql.Driver java.sql.Driver是数据库驱动接口。 表1 对java.sql.Driver支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC4 支持计划外ALT acceptsURL(String url) boolean Yes Yes connect(String

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  • java.sql.Driver

    java.sql.Driver java.sql.Driver是数据库驱动接口。 表1 对java.sql.Driver支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 acceptsURL(String url) boolean Yes connect(String url, Properties

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  • java.sql.Driver

    java.sql.Driver java.sql.Driver是数据库驱动接口。 表1 对java.sql.Driver支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 acceptsURL(String url) Boolean Yes connect(String url, Properties

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  • java.sql.Driver

    java.sql.Driver java.sql.Driver是数据库驱动接口。 表1 对java.sql.Driver支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 acceptsURL(String url) Boolean Yes connect(String url, Properties

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  • java.sql.Driver

    java.sql.Driver java.sql.Driver是数据库驱动接口。 表1 对java.sql.Driver支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 acceptsURL(String url) Boolean Yes connect(String url, Properties

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