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中reduce 更多内容
  • 获取MRS应用开发样例工程

    Streaming,从kafka读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据,实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据,将统计结果写入kafka。 StructuredStreamingStateScalaExample 在Spark结构流应用,跨批次统计每个sessi

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    在本地Windows环境调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA查看应用程序运行情况。

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  • 在Linux环境中调测Spark应用

    您可以从项目目录下的target文件夹获取到Jar包。 图6 获取jar包 将2生成的Jar包(如CollectFemaleInfo.jar)复制到Spark运行环境下(即Spark客户端),如“/opt/female”。运行Spark应用程序,具体样例程序可参考开发Spark应用。 在Spark任务运行

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  • 在Linux环境中调测Spark应用

    在Linux环境调测Spark应用 在Linux环境编包并运行Spark程序 在Linux环境查看Spark程序调测结果 父主题: 调测Spark应用

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  • Scala样例代码

    Scala样例代码 功能简介 统计日志文件本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection: //配置Spark应用名称 val conf =

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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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  • 导入并配置Oozie样例工程

    码解压目录“src\oozie-examples\oozienormal-examples”目录下的“OozieMapReduceExample、OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample三个样例工程。 在应用开发环境,导入样例工程到IDEA开发环境。

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  • Spark Core样例程序(Scala)

    Spark Core样例程序(Scala) 功能简介 统计日志文件本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection: val

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  • 新增作业并执行(废弃)

    DistCp作业需要配置文件操作类型(file_action)。 Spark SQL需要配置Spark SQL语句(hql)和sql程序路径(hive_script_path)。 开启Kerberos认证的安全集群暂不支持使用该接口提交作业。 调试 您可以在 API Explorer 调试该接口。 URI POST /v1

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  • ALM-18020 Yarn任务执行超时

    检查队列资源是否不足。 在原生页面找到该任务,查看该任务的“Queue”的队列名。单击原生页面左侧“Scheduler”,在“Applications Queues”页框查找对应的队列名,并下拉展开队列的详细信息,如图所示: 查看队列详情“Used Resources”是否近似等于“Max

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  • 使用Hash shuffle出现任务失败

    00(reduce个数)的任务,运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时,从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle,在shuffle的过程写数据时不做排序操作,只是将数据根据Hash的结果,将各个reduce分区的数据写到各自的磁盘文件。 这样

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  • 使用Hash shuffle出现任务失败

    00(reduce个数)的任务,运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时,从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle,在shuffle的过程写数据时不做排序操作,只是将数据根据Hash的结果,将各个reduce分区的数据写到各自的磁盘文件。 这样

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  • 执行analyze table语句,因资源不足出现任务卡住

    执行analyze table语句,因资源不足出现任务卡住 问题 使用spark-sql执行analyze table语句,任务一直卡住,打印的信息如下: spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics; Query ID

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  • MRS可以做什么?

    MRS 可以做什么? 问: MapReduce Service(MRS)可以做什么? 答: MapReduce服务(MapReduce Service)为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎,支持 数据湖 、数

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  • 经验总结

    true)。 localDir配置 Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘,Shuffle是Spark性能的瓶颈,I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁盘。如果节点挂载多个磁盘,则在每个磁盘配置一个Spark的localDir,这将有效分散Sh

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  • 经验总结

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  • 基线运维约束限制

    在左侧的导航列表中选择“Hive > HiveServer”。在配置项,给参数“hive.security.authorization.sqlstd.confwhitelist”添加配置项值“mapreduce.job.priority”即可。 图1 hive.security.authorization

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  • Spark client CLI介绍

    map(w => (w,1)).reduceByKey(_+_).collect() spark-submit 用于提交Spark应用到Spark集群运行,返回运行结果。需要指定class、master、jar包以及入参。 示例:执行jar包的GroupByTest例子,入参

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    在本地Windows环境调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA查看应用程序运行情况。

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  • 导入并配置Oozie样例工程

    击“配置”,在搜索框搜索“OOZIE_HTTPS_PORT”,即可查看使用的端口号。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程,获取样例代码解压目录“src\oozie-examples”目录下的样例工程文件夹“oozienormal-examples”的OozieMapR

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  • MRS数据源使用概述

    用户可以将海量业务数据,存储在MRS的分析集群,即使用Hive/Spark组件保存。Hive/Spark的数据文件则保存在HDFS GaussDB (DWS) 支持在相同网络,配置一个GaussDB(DWS) 集群连接到MRS集群,然后将数据从HDFS的文件读取到GaussDB(DWS) 。 实

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