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服务 更多内容
  • Spark作业相关

    batchJob.asyncSubmit(); SparkJobStatus sparkJobStatus=batchJob.getStatus(); System.out.println(sparkJobStatus); } 查询批处理作业日志 DL

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  • Spark对接OpenTSDB

    Spark对接OpenTSDB 创建表关联OpenTSDB 插入数据至OpenTSDB表 查询OpenTSDB表 默认配置修改 父主题: 使用Spark MRS 3.x之前版本)

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  • 开发Spark应用

    开发Spark应用 Spark Core程序 Spark SQL程序 Spark Streaming程序 通过JDBC访问Spark SQL的程序 Spark on HBase程序 从HBase读取数据再写入HBase 从Hive读取数据再写入HBase Streaming从Kafka读取数据再写入HBase

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  • Spark Core程序

    Spark Core程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 Python样例代码 父主题: 开发Spark应用

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  • Spark接口介绍

    Spark接口介绍 Spark Java API接口介绍 Spark Scala API接口介绍 Spark Python接口介绍 Spark REST API接口介绍 Spark ThriftServer接口介绍 Spark常用命令介绍 父主题: Spark应用开发常见问题

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  • 开发Spark应用

    开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark S

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  • 创建Spark作业

    创建Spark作业 Spark作业编辑页面支持执行Spark作业,为用户提供全托管式的Spark计算服务。 在总览页面,单击Spark作业右上角的“创建作业”,或在Spark作业管理页面,单击右上角的“创建作业”,均可进入Spark作业编辑页面。 进入Spark作业编辑页面,页面

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  • MRS Spark Python

    MRS Spark Python 功能 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark Python作业。 MRS Spark Python算子的具体使用教程,请参见开发一个MRS Spark Python作业。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置MRS

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  • Spark作业相关

    18 def submit_spark_batch_job(dli_client, batch_queue_name, batch_job_info): try: batch_job = dli_client.submit_spark_batch_job(batch_queue_name

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  • DLI Spark 2.3.2版本停止服务(EOS)公告

    DLI Spark 2.3.2版本停止服务(EOS)公告 公告说明 华为云计划于2023年12月31 00:00(北京时间)将Spark 2.3.2版本停止服务(EOS)。 影响 DLI Spark 2.3.2版本停止服务(EOS)后,不再提供该软件版本的任何技术服务支持。建议您

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  • Spark健康检查指标项说明

    Spark健康检查指标项说明 服务健康状态 指标项名称:服务状态 指标项含义:检查Spark服务状态是否正常。如果状态不正常,则认为不健康。 恢复指导:如果该指标项异常,建议参见告警ALM-28001进行处理。 检查告警 指标项名称: 告警信息 指标项含义:检查服务是否存在未清除的告警。如果存在,则认为不健康。

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  • DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别?

    用户可以根据实际需求调整及优化Spark服务,支持各种接口调用。具体请参考《MapReduce服务开发指南》。 父主题: 使用咨询

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  • Spark应用开发规则

    org.apache.spark.SparkContext // RDD操作时引入的类。 import org.apache.spark.SparkContext._ // 创建SparkConf时引入的类。 import org.apache.spark.SparkConf 分布式模

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  • Spark应用开发建议

    在对性能要求比较高的场景下,可以使用Kryo优化序列化性能 Spark提供了两种序列化实现: org.apache.spark.serializer.KryoSerializer:性能好,兼容性差 org.apache.spark.serializer.JavaSerializer:性能一般,兼容性好

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  • Spark应用开发概述

    Spark应用开发概述 Spark应用开发简介 Spark应用开发常用概念 Spark应用开发流程介绍 父主题: Spark开发指南

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  • Spark Python接口介绍

    Spark Python接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: pyspark.SparkContext:是Spark的对外接口。负责向调用该类

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  • Spark常用API介绍

    Spark常用API介绍 Spark Java API接口介绍 Spark Scala API接口介绍 Spark Python API接口介绍 Spark REST API接口介绍 Spark client CLI介绍 Spark JD BCS erver接口介绍 父主题: Spark应用开发常见问题

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  • Spark2x

    Spark2x Spark2x jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的spark包运行样例代码,但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能互相序列化ID不一样,建议使用集群自带jar包。

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  • Spark应用开发简介

    言进行Spark应用程序开发。 按不同的语言分,Spark的API接口如表1所示。 表1 Spark API接口 功能 说明 Scala API 提供Scala语言的API,Spark Core、SparkSQL和Spark Streaming模块的常用接口请参见Spark Scala

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  • Spark应用开发简介

    提供Python语言的API,Spark Core、SparkSQL和Spark Streaming模块的常用接口请参见Spark Python API接口介绍。 按不同的模块分,Spark Core和Spark Streaming使用上表中的API接口进行程序开发。而SparkSQL模块,支持CLI或者JD

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  • Spark常用API介绍

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