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远程读取其他服务器文件 更多内容
  • 操作Avro格式数据

    中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致)。 若运行“Spark on

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  • HDFS与其他组件的关系

    分解来看,Spark分成控制端(Driver)和执行端(Executor)。控制端负责任务调度,执行端负责任务执行。 读取文件的过程如图1所示。 图1 读取文件过程 读取文件步骤的详细描述如下所示: Driver与HDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。

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  • CarbonData基本原理

    CarbonData将数据源集成到Spark生态系统,用户可使用Spark SQL执行数据查询和分析。也可以使用Spark提供的第三方工具JD BCS erver连接到Spark SQL。 CarbonData结构 CarbonData作为Spark内部数据源运行,不需要额外启动集群节点中的其他进程,CarbonData

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  • 自定义SparkStreaming作业

    Reimport”,重新引入maven依赖库。 此时IDEA打开的DISSparkStreamingExample文件内没有错误即表示开发环境配置成功,此文件的逻辑是读取DIS通道中的数据并统计每个单词出现次数。 DISSparkStreamingExample是一个使用Assign模式的样

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  • 配置矢量化读取ORC数据

    储,并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中,SparkSQL支持矢量化读取ORC数据(这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持)。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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  • 配置矢量化读取ORC数据

    储,并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中,SparkSQL支持矢量化读取ORC数据(这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持)。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序

    Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Java) Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Java) Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Scala) Spark从HBa

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序

    Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Java) Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Scala) Spark从HBase

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  • 分布式Scan HBase表

    中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致)。 若运行“Spark on

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  • BulkDelete接口使用

    并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致)。 若运行“Spark on

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  • 操作Avro格式数据

    并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致)。 若运行“Spark on

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  • 配置远程备份至Syslog服务器

    日志备份 在“远程备份至Syslog服务器”区域,单击“编辑”,弹出备份至Syslog服务器配置窗口,配置服务器相关参数。 表1 配置Syslog服务器远程备份 参数 说明 状态 选择开启或关闭备份至Syslog服务器,默认。 ,表示开启备份日志至Syslog服务器。每天零点自动启动备份。

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  • 准备Spark连接集群配置文件

    .tar”,继续解压该文件。 进入客户端配置文件解压路径“*\Spark\config”,获取Spark配置文件,并所有的配置文件导入到Spark样例工程的配置文件目录中(通常为“resources”文件夹)。 准备集群认证用户信息时获取的keytab文件也放置于该目录下。 复制

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  • 使用Spark小文件合并工具说明

    此,小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。 本工具主要有如下两个功能: 扫描表中有多少低于用户设定阈值的小文件,返回该表目录中所有数据文件的平均大小。 对表文件提供合并功能,用户可设置合并后的平均文件大小。 支持的表类型 Spark:Parquet、ORC、 CS V、Text、Json。

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序

    Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Java) Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Scala) Spark从HBase

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  • Spark从Hive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从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Java) Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Scala) Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Python)

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序

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  • Spark从Hive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从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Java) Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Scala) Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Python)

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  • 通过JDBC访问Spark SQL样例程序开发思路

    查询child表中的数据。 删除child表。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件(user.keytab、krb5.conf)。user.keytab和krb5.conf文件为安全模式下的认证文件,需要在 FusionInsight Manager中下载pr

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序

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