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干货|字节跳动数据技术实战:Spark性能调优与功能升级
我们将根据指定的规则进行分区合并。其中C和D分区的数据合并到 app=~D分区,E、F、G三个分区合并到app=~分区。 
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LAS Spark
请按照追加方式指定,例如PATH=$PATH:/home/lihua/apps/bin/; 4.3 参数配置参数 说明 Spark 参数 Main Class/Py-files 语言类型为 Java 时,需填写主类信息,如org.apache.spark.examples.JavaSparkPi。 语言类... 语言类型选择 Python。 选择库表资源所需关联的 LAS Schema 库信息:test_schema。 在代码编辑区域,编辑以下相关 Python 查询语句:python from pyspark import SparkConffrom pyspark.context import SparkContextf...
Kernel 类型之 Python Spark on EMR 实践
1 使用场景为满足用户数据开发、数据探索场景提供的交互式开发环境。 Notebook 基于开源的 Jupyterlab 定制化开发,支持使用 Python、Markdown 语言、引入第三方库完成数据查询操作。本文将为您演示 Notebook 任务类型中使用 Python Spark on EMR 的 Kernel 类型。 2 注意事项若仅开通 DataLeap 产品大数据集成服务时,不支持创建 Notebook 查询类型。详见版本服务说明。 Notebook 查询作业中,Python Spark on EMR 的 Kernel 类型,...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
主要用于在数据仓库和数据湖上提供入口服务。它能满足企业内不同大数据场景的需求,如 ETL、BI 报表等。Kyuubi 提供了标准的 ODBC/JDBC 接口,使用户能够使用 SQL 语言查询各种数据源。它具备多租户、安全性和高可用性等特性,使其适用于高并发的企业级大数据查询分析等场景。,整体体验较差,需要提升探索查询模块的能力;1. 目前探索查询仅支持 SQL,可支持更多语言类型,扩展数据... 开源 EG 往 yarn 上提交任务暂不支持指定动态参数,比如队列选择、镜像选择等等 yarn 参数。 我们进行了简单的改造,可以支持用户设置更为丰富的 yarn 参数,来定制个性化执行环境。3、Async开源社区的版本没有完...
一文了解 DataLeap 中的 Notebook
查看输出、可视化数据并查看结果,使用起来非常灵活。在数据开发领域,Notebook 广泛应用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、构建和训练机器学习模型等方面。但是显然,做数据开发,只有 Notebook... Kernel 是 Notebook 中的代码实际的运行环境,它是一个独立的进程。每一次「运行」动作,产生的效果是单个 Cell 的代码被运行。具体来讲,「运行」就是把 Cell 内的代码片段,通过 Jupyter Notebook 后端以特定格式...
我的大数据学习总结 |社区征文
Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解... 我发现它支持两种SQL查询方式:使用SQL对RDD进行查询,以及使用SQL对Dataset/DataFrame进行查询。区分两个概念变得很重要。为了理解区别,我编写了以下代码进行测试:```bash// 使用RDDval rdd = spark.sparkCont...
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