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 提交命令 内容精选 换一换
  • 第十六届中国研究生数学建模竞赛华为赛题作品提交

    参赛作品提交时间:9月21日早上9:00 - 9月23日中午12:00 参赛作品提交: 无线信道AI模型 【提交对象】 研究生数学建模竞赛已经选择A赛题-华为赛题的赛队。 【提交流程】 1、提交方式:9月21日上午9:00开始,点击右上方“立即报名”按钮进行报名(提交系统平台)

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  • GaussDB(DWS)常用SQL_常用SQL命令_SQL语法

    创建和管理索引 了解详情 创建和使用序列 了解详情 创建和管理视图 了解详情 GaussDB (DWS)快速入门 提供GaussDB(DWS) SQL命令使用指南,帮助用户快速入门 GaussDB数据库 服务。 CREATE DATABASE 创建一个新的数据库。 CREATE TABLE 在当前数据库中创建一个新的空白表。

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  • 数据湖探索DLI是什么

    、地理函数、CEP函数等,用SQL表达业务逻辑,简便快捷实现业务。 Spark作业提供全托管式Spark计算特性:用户可通过交互式会话(session)和批处理(batch)方式提交计算任务,在全托管Spark队列上进行数据分析。 数据湖探索 DLI 数据湖探索(Data Lake

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  • 实时流计算服务创建Spark自定义作业及查看作业执行结果

    场景描述: 用户可以基于Spark的API进行二次开发,构建自定义Jar包并提交 CS 集群上运行,CS完全兼容开源社区接口。 创建Spark自定义作业的前提条件: 确保已创建运行自定义作业所需的CS独享集群 确保在构建应用Jar包时,将Spark的相关依赖排除 确保已将自定义Jar包上传到 OBS 桶中

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    提供Thrift接口,供HiveServer、Spark、WebHCat等MetaStore客户端来访问,操作元数据。 WebHCat 一个集群内可部署多个WebHCat,负荷分担。提供Rest接口,通过Rest执行Hive命令提交MapReduce任务。 Hive客户端 包括人机交互命令行Beeline、

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  • Serverless DLI基本概念

    在系统中对应的执行实体,称之为SQL作业。 Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和 RES Tful API提交的作业,支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全栈作业。 CU CU是队列的计价单位。1CU=1Core

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  • 华为云SparkPack:成长型企业的数字化转型利器

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  • 对象存储服务操作指导:通过OBS Browser上传下载文件

    本地Windows主机使用OBS上传文件到Windows云服务器:操作流程 创建并提交Spark Jar作业:步骤1:上传数据至OBS 本地Windows主机使用OBS上传文件到Windows云服务器:操作流程 创建并提交Spark SQL作业:步骤1:上传数据至OBS OBS Browser+功能概述

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    本地Windows主机使用OBS上传文件到Windows云服务器:操作流程 教程:从OBS导入数据到集群:上传数据到OBS 创建并提交Spark SQL作业:步骤1:上传数据至OBS 创建并提交Spark Jar作业:步骤1:上传数据至OBS 使用备份文件迁移不同Region/Redis版本的实例:步骤2:创建OBS桶并上传备份文件

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  • 实时流计算服务的功能

    详细内容请参见调试作业。 支持Flink和Spark自定义作业 允许用户在独享集群上提交Flink和Spark自定义作业。 支持Spark streaming和Structured streaming 允许用户在独享集群上提交Spark streaming自定义作业。 支持与多种云服务连通,形成丰富的流生态圈。

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  • 数据湖探索计费标准

    Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费,具体计费规则与SQL作业相同。 说明 CU是队列的计价单位。1CU = 1Core 4GMem。不同规格的队列对应的计算能力不一样,规格越高计算能力越好。 在default队列中提交作业按扫描数据量计费,在用户自建的按需队列中提交作业按CU时计费。

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  • BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升

    随着大数据爆炸式的增长,应用大规模数据处理系统分析大数据变得越来越重要。其中,Spark是当今应用最为广泛通用的大数据先进技术之一。BoostKit大数据使能套件提供了Spark性能改进的各种优化技术,包括优化的机器学习算法,从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲: 1. 大数据机器学习算法发展历程; 2. 机器学习算法优化的技术挑战;

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  • 数据治理中心_数据开发_数据开发能力_脚本和节点介绍-华为云

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  • 数据治理中心_数据开发_数据开发示例_使用教程-华为云

    本教程介绍如何在数据开发模块上通过DWS SQL节点进行作业开发。 文档链接 开发一个DLI Spark作业 本教程通过一个例子演示如何在数据开发模块中提交一个Spark作业。 本教程通过一个例子演示如何在数据开发模块中提交一个Spark作业。 文档链接 开发一个MRS Flink作业 本教程介绍如何在数据开发模块上进行MRS

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