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
  • 远程连接Windows云服务器报错:没有远程登录的权限

    远程连接Windows云 服务器 报错:没有远程登录的权限 问题描述 远程桌面连接时提示需要具有通过远程桌面服务进行登录的权限。 图1 缺失远程登录权限 处理方法 打开cmd运行窗口,并输入“gpedit.msc”。 单击“确定”,打开“本地组策略编辑器”。 选择“计算机配置 > Windows设置

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  • 分布式Scan HBase表

    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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  • BulkDelete接口使用

    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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  • 使用Spark小文件合并工具说明

    使用Spark文件合并工具说明 本章节仅适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 小文件自动合并特性开启后,Spark将数据先写入临时目录,再去检测每个分区的平均文件大小是否小于16MB(默认值)。如果发现平均文件大小小于16MB,则认为分区下有小文件Spark会启动一

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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)。 复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中。 在

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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 Structured Streaming样例程序开发思路

    <topic>指读取Kafka上的topic名称。 <checkpointDir>指checkpoint文件存放路径,本地或者HDFS路径下。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同,如其他依赖包路径为“$S

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路

    Linux环境中调测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“ /opt/female/” )下。 运行任务 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例):

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  • MRS各组件样例工程汇总

    户信息及为用户表创建二级索引等功能。 HDFS hdfs-examples HDFS文件操作的Java示例程序。 本工程主要给出了创建HDFS文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹等相关接口操作示例。 Hive hive-examples 该样例工程提供以下JDBC/HCatalog样例程序:

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  • BulkGet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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  • 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性

    map任务,批量读取连续的shuffle块可以减少IO,提高性能,而不是逐个读取块。注意,只有当spark.sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled都为true时,单次读取请求中存在多个连

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  • 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性

    map任务,批量读取连续的shuffle块可以减少IO,提高性能,而不是逐个读取块。注意,只有当spark.sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled都为true时,单次读取请求中存在多个连

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  • Spark SQL样例程序开发思路

    文件到客户端所在服务器上。 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“ /opt/female/” )下。 运行任务 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例):

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  • Spark On Hudi性能调优

    Spark On Hudi性能调优 优化Spark Shuffle参数提升Hudi写入效率 开启spark.shuffle.readHostLocalDisk=true,本地磁盘读取shuffle数据,减少网络传输的开销。 开启spark.io.encryption.enable

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  • 变量读取规则

    变量读取规则 无论是手工输入方式还是文件变量导入的方式添加变量,选择不同的变量读取模式和变量共享模式时变量读取规则如下表1。 表1 变量读取规则 变量读取模式 变量共享模式 概述 举例 顺序模式 用例模式 每个并发按顺序读取一个变量值。 例如,10并发压力模式下的任务,在执行过程中,不同并发按照顺序读取变量中的值。

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  • BulkGet接口使用

    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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  • 下载或读取文件报错,提示超时、无剩余空间

    on device”。 同一目录下创建较多文件,为了加快文件检索速度,内核会创建一个索引表,短时间内创建较多文件时,会导致索引表达到上限,进而报错。 触发条件和下面的因素有关: 文件名越长,文件数量的上限越小 blocksize越小,文件数量的上限越小。( blocksize,系统默认

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  • 使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错

    使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错 问题现象 使用moxing适配OBS路径,然后用较高版本的pandas读取OBS文件报出如下错误: 1.‘can't decode byte xxx in position xxx’ 2.‘OSError:File isn't

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  • Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路

    <系统 域名 >)。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同,如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”,而Spark Structured Streaming Kafka依赖包路径为“$SPARK_HOME/

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  • Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路

    Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同,如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”,而Spark Structured Streaming Kafka依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars/streamingClient010”。所以在运行应用程序时,需要在spark-submit命令中添加配置项,指定Spark

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路

    ux环境中编包并运行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“ /opt/female/” )下。 运行样例程序前,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security

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