spark on dataworks

最新推荐文章于 2025-05-22 17:53:58 发布
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文章标签： 大数据
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本文详细介绍了如何在阿里云DataWorks中使用MaxCompute与Spark进行集成，涵盖了Spark的部署、配置以及常见应用场景，助力高效数据处理和分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://github.com/aliyun/MaxCompute-Spark/wiki/02.-Spark-on-Dataworks

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Spark On MaxCompute如何访问Phonix数据
阿里云云栖号
10-14 1288
简介：如何使用Spark On MaxCompute连接Phonix，将Hbase的数据写入到MaxCompute的对应表中，目前没有对应的案例，为了满足用户的需求。本文主要讲解使用Spark连接Phonix访问Hbase的数据再写入到MaxCompute方案实践。该方案的验证是使用hbase1.1对应Phonix为4.12.0。本文从阿里云Hbase版本的选择、确认VPC、vswitchID、设置白名单和访问方式，Phonix4.12.0的客户端安装，在客户端实现Phonix表的创建和写入,Spark代.
MaxCompute Spark开发指南
数据库技术
03-11 1898
0.概述 本文档面向需要使用MaxCompute Spark进行开发的用户使用。本指南主要适用于具备有Spark开发经验的开发人员。 MaxCompute Spark是MaxCompute提供的兼容开源的Spark计算服务，它在统一的计算资源和数据集权限体系之上，提供Spark计算框架，支持用户以熟悉的开发使用方式提交运行Spark作业，以满足更丰富的数据处理分析场景。 本文将重点介绍Ma...
spark on maxcomputer读取dataworks表数据写入redis
weixin_47699191的博客
06-01 398
1.idea中新建maven项目，在pom文件中添加依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 ht
Dataworks_PySpark开发流程
m0_57307642的博客
08-26 1432
PySpark是由Spark官方开发的Python语言第三方库，Python开发者可以通过使用python语言来编写Spark程序和SparkSQL完成开发。之所以采用PySpark而不采用Java/Scala，是由于：Dataworks可通过将代码在线写入DataWorks Python资源的方式，实现PySpark作业开发，并通过ODPS Spark节点提交运行该代码逻辑，开发过程较为简单。
如何实现Spark on Kubernetes？
weixin_49067219的博客
11-29 124
云原生背景介绍与思考 “数据湖”正在被越来越多人提起，尽管定义并不统一，但企业已纷纷投入实践，无论是在云上自建还是使用云产品。 阿里云大数据团队认为：数据湖是大数据和AI时代融合存储和计算的全新体系。为什么这么说？在数据量爆发式增长的今天，数字化转型成为IT行业的热点，数据需要更深度的价值挖掘，因此确保数据中保留的原始信息不丢失，应对未来不断变化的需求。当前以Oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求，于是业界也不断地产生新的计算引擎，以便应对大数据时代的到来。企业开始纷纷自..
阿里云 maxcompute spark no space left on device错误记录
qq_20673269的博客
08-11 316
从数据倾斜解决 开启自适应框架啊 一次离线计算3000亿条数据 肯定会数据倾斜的。不可能修改spark运行时临时文件挂载位置 太可恶了。以下几个设置加上 基本无脑解决问题。
Spark checkpoint 详述
hochoy的博客
04-15 547
checkpoint 的使用和源码说明 本文基于 spark2.4.4 版本进行分析，如有刊误望告之，求指教 使用 step1 设置checkpoint 目录 sc.setCheckpointDir("hdfs://hadoop01:8020/tmp/hc") step2 调用 RDD#checkpoint()方法 val rdd1 = sc.parallelize(score,2)...
MaxCompute Spark 使用和常见问题
数据库技术
01-12 2412
一. MaxCompute Spark 介绍 MaxCompute Spark是MaxCompute提供的兼容开源的Spark计算服务。它在统一的计算资源和数据集权限体系之上，提供Spark计算框架，支持用户以熟悉的开发使用方式提交运行Spark作业，以满足更丰富的数据处理分析场景。 1.1 关键特性 支持原生多版本Spark作业 社区原生Spark运行在MaxCompute里，完全兼容Spark的API，支持多个Spark版本同时运行 统一的计算资源 像MaxCompute SQL/MR等
spark sql 执行流程
purisuit_knowledge的专栏
03-12 542
本文我们通过源码，来介绍下spark sql的执行流程。　　 Spark sql是spark内部最核心，也是社区最活跃的组件。Spark SQL支持在Spark中执行SQL,或者HiveQL的关系查询表达式。列式存储的类RDD（DataSet/DataFrame）数据类型以及对sql语句的支持使它更容易上手，同时，它对数据的抽取、清洗的特性，使它广泛的用于etl，甚至是机器学习领域。因此，sapr...
hadoop对比maxcompute_MaxCompute Spark与Spark SQL对比分析及使用注意事项
weixin_29250403的博客
01-25 1744
以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。本次分享主要围绕以下三个方面：一、功能特性二、代码开发三、DataWorks模式一、功能特性1.Spark部署模式Spark开源文档中表明部署模式支持几种部署模式，如stand alone模式、on yarn模式、on k8s模式等。但是其中并不包括Spark on MaxCompute模式。Spark on MaxCompute其实是 MaxCompute...
如何优化 Elasticsearch 磁盘空间和使用情况
Elastic 中国社区官方博客
05-19 1056
文章由Elastic的Kofi Bartlett撰写，主要讨论了如何有效管理和优化Elasticsearch中的磁盘空间使用。文章首先强调了磁盘管理的重要性，指出磁盘空间不足会导致数据写入停止，而过度分配则会造成资源浪费。接着，文章介绍了Elasticsearch中的水位线阈值，包括低磁盘水位线、高磁盘水位线阈值和磁盘洪水阶段，这些阈值帮助监控磁盘使用情况。文章还提供了处理磁盘过满的几种方法，如删除旧数据、增加存储容量、使用快照与还原技术、减少分片副本数以及设置磁盘使用告警。此外，文章还探讨了如何减少未被充
MongoDB聚合框架：大数据处理的瑞士军刀
vvilkin的学习备忘
05-22 766
在当今数据驱动的时代，如何高效地处理和分析海量数据成为了开发者面临的重要挑战。MongoDB作为最流行的NoSQL数据库之一，其强大的聚合框架(Aggregation Framework)为我们提供了灵活而高效的数据处理能力。本文将深入探讨MongoDB聚合框架的核心概念、使用方法和最佳实践，帮助您掌握这一"大数据处理的瑞士军刀"。
LangChain4j入门AI（五）聊天记忆持久化
持续学习ing
05-19 1212
本文探讨了在实现大模型聊天记忆功能时，如何选择合适的存储介质以替代默认的内存存储方案。内存存储存在数据易丢失、容量受限、扩展性差、安全性低等缺陷，因此需要更可靠的存储方案。文章分析了多种存储介质的优缺点，包括向量数据库、关系型数据库、文档数据库、内存缓存数据库、对象存储和专用记忆管理系统。综合考虑成本、开发复杂度和系统适用性，文档数据库MongoDB被认为是最合适的选择。文章详细介绍了MongoDB的部署、依赖引入、配置文件设置，并通过源码解析展示如何自定义实现ChatMemoryStore接口，完成持久化
什么是实时流数据？核心概念与应用场景解析
Mirrorship的博客
05-21 874
本文讨论了在数字经济时代实时流数据成为企业核心竞争力的背景下，对实时流数据的概念、处理流程、应用场景及未来趋势进行解析的内容。
【工具变量】A股上市公司企业大数据运用数据（2007-2023年）
m0_65541699的博客
05-19 368
研究企业大数据运用的意义不仅在于技术层面的突破，更涉及战略转型、效率提升、价值创造及社会影响等多维度变革。未来，随着数据主权、伦理治理等议题的深化，企业需构建“技术—战略—伦理”协同的大数据应用框架，在释放数据价值的同时，践行科技向善的责任。我们以大数据相关的关键词在上市公司年报中的词频密度来度量企业大数据运用指数，即Bigdata =（大数据相关关键词在年报中出现的次数/年报总词汇）×100。大数据关键词包括大数据、海量数据、数据中心、信息资产、数据化和算力。：上市公司管理层讨论(MD&A)数据库。
珈和科技贺李德仁院士荣膺国际数字地球学会会士：以时空智能赋能可持续发展目标 绘就数字地球未来蓝图
JiaHeInfo的博客
05-20 620
近年来，在李德仁院士的指导下，珈和科技始终秉承“用空天数据赋能产业发展”的理念，依托自主研发的空天算法，及遥感、大数据、AI等新技术，构架覆盖农业领域多场景的应用生态。在大会特邀报告环节，李德仁院士作了题为“时空智能助推可持续发展目标”的报告，系统展示了时空智能在服务联合国可持续发展目标方面取得的系列成果，尤其是在灾害应急、经济发展监测、森林火灾与地震预警等方面效果显著，并重点介绍了“数字孪生电网”，是数字地球愿景具有现实意义的缩影，为数字地球技术从理论到产业实践树立了标杆。
Flink CDC 3.4 发布, 优化高频 DDL 处理，支持 Batch 模式，新增 Iceberg 支持
Ververica的博客
05-21 975
Apache Flink 社区正式发布了 Flink CDC 3.4.0 版本，该版本经过4个月的开发，吸引了51位贡献者，完成了259次代码提交，并修复了65个问题。
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05-22 601
Paimon版本1.17Hive版本3.1.3。
rabbitmq单机多实例部署
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05-21 795
单机多实例部署是指在一台服务器上运行多个 RabbitMQ 实例。这种部署方式适用于需要隔离不同业务场景或测试环境的场景。每个实例可以独立配置端口、数据存储路径和日志文件，避免资源冲突。单机多实例部署的关键在于为每个实例分配独立的配置文件和资源路径，同时确保实例之间的端口不冲突。这种部署方式可以提高资源利用率，但需要更复杂的管理和维护。
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