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
  • 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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  • 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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  • 由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed

    JD BCS erver方式使用了ShuffleService功能,Reduce阶段所有的Executor会从NodeManager获取数据,当数据量达到一个级别(10T级别),会出现NodeManager单点瓶颈(ShuffleService服务在NodeManager进程),就会出现某些Task获取数据超时,从而出现该问题。

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  • Spark Java API接口介绍

    countByValue() 对RDD每个元素出现的次数进行统计。 Spark Streaming常用接口 Spark Streaming中常见的类有: JavaStreamingContext:是Spark Streaming功能的主入口,负责提供创建DStreams的方法,入参需要设置批次的时间间隔。

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  • 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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  • 开发一个MRS Spark Python作业

    在OBS桶自动创建该目录(如已存在out目录,会报错)。 单击“测试运行”,执行该脚本作业。 待测试完成,执行“提交”。 在“作业监控”界面,查看作业执行结果。 图4 查看作业执行结果 作业日志显示已运行成功 图5 作业运行日志 图6 作业运行状态 查看OBS桶返回的记录。(没设置返回可跳过)

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  • Spark Java API接口介绍

    JAVADStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream的数据逐条写入到Kafka。 Spark SQL常用接口 Spark SQL重要的类有: SQLContext:是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 DataFrame:是一个以命名列方式组织的分布式数据集

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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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  • 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: 样例:类CollectMapper

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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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  • 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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  • 由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed

    JDB CS erver方式使用了ShuffleService功能,Reduce阶段所有的Executor会从NodeManager获取数据,当数据量达到一个级别(10T级别),会出现NodeManager单点瓶颈(ShuffleService服务在NodeManager进程),就会出现某些Task获取数据超时,从而出现该问题。

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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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  • Spark如何将数据写入到DLI表中

    Spark如何将数据写入到 DLI 使用Spark将数据写入到DLI表,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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  • 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 Java API接口介绍

    JAVADStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream的数据逐条写入到Kafka。 Spark SQL常用接口 Spark SQL重要的类有: SQLContext:是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 DataFrame:是一个以命名列方式组织的分布式数据集

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  • Spark Java API接口介绍

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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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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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