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 提交应用 内容精选 换一换
  • Spark

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  • 什么是数据湖探索服务_数据湖探索DLI用途与特点

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  • 华为云MapReduce服务提交MapReduce作业

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  • 华为云MapReduce执行Spark SQL语句

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  • MapReduce服务_什么是Yarn_如何使用Yarn

    调度器会维护队列的信息。用户可以向一个或者多个队列提交应用。每次NM心跳的时候,调度器会根据一定规则选择一个队列,再选择队列上的一个应用,并尝试在这个应用上分配资源。若因参数限制导致分配失败,将选择下一个应用。选择一个应用后,调度器会处理此应用的资源申请。其优先级从高到低依次为:本地资源的申请、同机架的申请,任意机器的申请。

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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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    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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  • MapReduce服务_什么是Hue_如何使用Hue

    Python(开放源代码的Web应用框架)的Web框架上的Web应用程序,采用了MTV(模型M-模板T-视图V)的软件设计模式。 Hue由“Supervisor Process”和“WebServer”构成,“Supervisor Process”是Hue的核心进程,负责应用进程管理。“Supervisor

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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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  • 什么是数据湖探索DLI?

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