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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    通过spark求客车的核定载客率 更多内容
  • 通过Spark连接实例

    已创建 弹性云服务器 ,创建弹性 云服务器 方法,请参见《弹性云 服务器 快速入门》中“创建弹性云服务器”章节。 弹性云服务器上已经安装Spark环境。 操作步骤 获取GeminiDB Cassandra实例内网IP地址、端口。 内网IP地址和端口获取方法请参见查看IP地址和端口。 登录弹性云服务器,具体操作

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  • 通过JDBC访问Spark SQL的程序

    通过JDBC访问Spark SQL程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发程序

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  • 通过JDBC访问Spark SQL的程序

    通过JDBC访问Spark SQL程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 Python样例代码 父主题: 开发程序

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  • 通过JDBC访问Spark SQL的程序

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  • 通过JDBC访问Spark SQL的程序

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  • 通过JDBC访问Spark SQL的程序

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  • 查看求交结果

    查看交结果 隐私交作业执行完成后,企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私交作业运行结果,包括交集大小和交集文件路径。 打开obs到指定目录下查看,可以看到有两个结果文件,其中一个是交集记录序号alignedIds.csv,另一个是交集记录id alignedOriginalIds

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  • 配置Windows通过EIP访问集群Spark

    地Windowshosts文件添加所有节点公网IP对应主机域名组合(注意如果主机名中出现大写字母要改成小写)。 在虚拟私有云管理控制台,申请弹性公网IP(集群有几个节点就买几个),并分别单击 MRS 集群节点名称,在节点“弹性公网IP”页面绑定弹性公网IP。 具体操作请参见“虚拟私有云

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  • 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据

    取打包后jar文件。 例如打包后jar文件为“SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar”。 步骤3:上传jar包及源数据 准备向Kafka发送源数据,例如如下“input_data.txt”文件,将该文件上传到客户端节点“/home/data”目录下。

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  • 配置Windows通过EIP访问集群Spark

    地Windowshosts文件添加所有节点公网IP对应主机域名组合(注意如果主机名中出现大写字母要改成小写)。 在虚拟私有云管理控制台,申请弹性公网IP(集群有几个节点就买几个),并分别单击MRS集群节点名称,在节点“弹性公网IP”页面绑定弹性公网IP。 具体操作请参见“虚拟私有云

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  • 配置Windows通过EIP访问集群Spark

    地Windowshosts文件添加所有节点公网IP对应主机域名组合(注意如果主机名中出现大写字母要改成小写)。 在虚拟私有云管理控制台,申请弹性公网IP(集群有几个节点就买几个),并分别单击MRS集群节点名称,在节点“弹性公网IP”页面绑定弹性公网IP。 具体操作请参见“虚拟私有云

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  • 配置Windows通过EIP访问集群Spark

    地Windowshosts文件添加所有节点公网IP对应主机域名组合(注意如果主机名中出现大写字母要改成小写)。 在虚拟私有云管理控制台,申请弹性公网IP(集群有几个节点就买几个),并分别单击MRS集群节点名称,在节点“弹性公网IP”页面绑定弹性公网IP。 具体操作请参见“虚拟私有云

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  • 机动车车辆类型(gat

    K10 大型客车 K11 大型普通客车 K12 大型双层客车 K13 大型卧铺客车 K14 大型铰接客车 K15 大型越野客车 K16 大型轿车 K17 大型专用客车 K20 中型客车 K21 中型普通客车 K22 中型双层客车 K23 中型卧铺客车 K24 中型铰接客车 K25 中型越野客车

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  • Spark

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

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  • Spark

    Spark Spark基本原理 Spark HA方案介绍 Spark与其他组件关系 Spark开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • Spark

    Spark Spark应用开发规则 Spark应用开发建议

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  • 经验总结

    资源受限问题。此时需要对数据重新进行分区,使用coalesce(numPartitions, true)。 localDir配置 SparkShuffle过程需要写本地磁盘,Shuffle是Spark性能瓶颈,I/O是Shuffle瓶颈。配置多个磁盘则可以并行把数据写入

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  • 经验总结

    资源受限问题。此时需要对数据重新进行分区,使用coalesce(numPartitions, true)。 localDir配置 SparkShuffle过程需要写本地磁盘,Shuffle是Spark性能瓶颈,I/O是Shuffle瓶颈。配置多个磁盘则可以并行把数据写入

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    资源受限问题。此时需要对数据重新进行分区,使用coalesce(numPartitions, true)。 localDir配置 SparkShuffle过程需要写本地磁盘,Shuffle是Spark性能瓶颈,I/O是Shuffle瓶颈。配置多个磁盘则可以并行把数据写入

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  • Spark与其他组件的关系

    Executor执行这些Task,将具体RDD数据写入到步骤1创建目录下。 Spark和YARN关系 Spark计算调度方式,可以通过YARN模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富计算资源,将任务分布式运行起来。Spark on YARN分两种模式:YARN Cluster和YARN

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  • Spark Core

    if SASL is enabled异常 向动态分区表中插入数据时,在重试task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常 使用Hash shuffle出现任务失败 访问Spark应用聚合日志页面报“DNS查找失败”错误 由于Timeout waiting for

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