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使用自定义镜像增强作业运行环境 自定义镜像应用场景 通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作自定义镜像,将作业运行需要的依赖(文件、jar包或者软件)、私有能力等内置到自定义镜像中,以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境,增强作业的功能、性能。 例如,在自定义镜像中加入机器学习相关的
配置Superset连接DLI进行数据查询和分析 Superset是一个开源的数据探索和可视化平台,支持对数据进行快速、直观的探索,同时支持创建丰富的数据可视化和交互式仪表板。 通过将Superset与DLI对接,用户可以访问DLI进行数据查询和分析,简化了数据访问流程,提供了数据的统一管理和分析能力
如何在DLI中运行复杂PySpark程序? 数据湖探索(DLI)服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择,而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序,通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar,同样的Python
使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业,Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息,用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前,将程序包上传至OBS,并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业
Flink作业重启后,如何判断是否可以从checkpoint恢复 什么是从checkpoint恢复? Flink Checkpoint 是一种容错恢复机制。这种机制保证了实时程序运行时,遇到异常或者机器问题时能够进行自我恢复。 从checkpoint恢复的原则 通常当作业执行失败、
使用Spark-submit提交Spark Jar作业 DLI Spark-submit简介 DLI Spark-submit是一个用于提交Spark作业到DLI服务端的命令行工具,该工具提供与开源Spark兼容的命令行。 准备工作 授权。 DLI使用统一身份认证服务(Identity
DLI作业开发流程 本节内容为您介绍DLI作业开发流程。 创建IAM用户并授权使用DLI 如果您是企业用户,并计划使用IAM对您所拥有的DLI资源进行精细的权限管理,请创建IAM用户并授权使用DLI。具体操作请参考创建IAM用户并授权使用DLI。 首次使用DLI您需要根据控制台的引导更新
使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 操作场景 在Linux或Windows环境下您可以使用JDBC应用程序连接DLI服务端提交作业。 使用JDBC连接DLI提交的作业运行在Spark引擎上。 JDBC版本2.X版本功能重构后,仅支持从DLI作业桶读取查询结果,如需使用该特性需具备以下条件
功能总览 功能总览 全部 数据湖探索 权限管理 弹性资源池 DLI元数据 DLI SQL作业 DLI Spark作业 DLI Flink作业 跨源连接 DLI自定义委托 自定义镜像 OBS 2.0支持 数据湖探索 数据湖探索(Data Lake Insight,以下简称DLI)是完全兼容